Structure de consommation des ménages des …...Enquête sur les Dépenses des Ménages École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique IHPC Indice Harmonisé des

République du Sénégal Un Peuple-Un But-Une Foi

-------------------------- Ministère de l’économie et des finances

-------------------- Agence Nationale de la Statistique et de la

Démographie (ANSD)

----------------------

École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique

ENSAE-Sénégal

Observatoire Économique et Statistique

d’Afrique Subsaharienne

AFRISTAT ORGANISATION INTERNA TIONALE

BAMAKO - MALI

Structure de consommation des ménages des

principales agglomérations de l’UEMOA

Réalisé et présenté par : GACKO Ibrahima Élève Ingénieur Statisticien Économiste

Juillet-Novembre 2010

Mémoire Professionnel

Thème :

Sous la Direction de :

LARMARANGE Joseph

Expert Démographe, Chargé de recherche IRD-CEPED à A FRISTA T

Structure de consommation des ménages des principales agglomérations

de l’UEMOA

2010

I Rédigé par GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Avertissement

Les opinions présentes dans ce document doivent être considérées comme

propres à son auteur. Ainsi, l’École Nationale de la Statistique et de l’Analyse

Économique (ENSAE-Sénégal) et l’Observatoire Économique et Statistique

d’Afrique Subsaharienne (AFRISTAT) n’entendent donner aucune

approbation ni improbation à ces opinions


de l’UEMOA 2010

II GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Remerciements

Ce mémoire professionnel est rendu possible grâce aux soutiens manifestés à l’égard

de notre recherche d’un grand nombre de personnes sans lesquelles, nous n’aurions

pu le réaliser.

Nous tenons à remercier en premier lieu tout le personnel d’AFRISTAT en particulier

M. Martin BALEPA, Directeur Général d’AFRISTAT, pour nous avoir permis

d’effectuer dans de bonnes conditions de travail notre stage.

Nous remercions M. Joseph LARMARANGE, notre encadreur, Docteur en

Démographie à l’Institut de Recherche pour le Développement (IRD) actuellement à

AFRISTAT pour la confiance qu’il nous a accordée en acceptant de superviser ce

travail de recherche.

Nous saisissons cette occasion pour exprimer notre reconnaissance à M. Siriki

Coulibaly, expert d’AFRISTAT, pour ses conseils et également à tous les experts

d’AFRISTAT pour leurs critiques, remarques et suggestions lors de la soutenance à

AFRISTAT.

Nos vifs remerciements vont à l’endroit de l’administration et de l’ensemble du corps

professoral de l’ENSAE-Sénégal, en particulier à M. Bocar TOURE, Directeur de

l’ENSAE-Sénégal, M. Mady DANSOKHO, Coordinateur des études et M. Mamadou

CISSÉ responsable de la filière ISE pour nous avoir offert un cadre d’apprentissage

adéquat.

Nous adressons nos remerciements à M. DAO Ibrahima, Ingénieur Statisticien

à l'UNESCO-BREDA, et à Mlle. FOFANA Fatimata, Ingénieur Statisticien Économiste

à l’Agence Nationale de l'Aviation Civile du Mali, pour leurs observations, critiques

et relectures.

Nous disons merci à tous nos camarades de la Promotion d’ISE.

C’est le moment pour nous d’adresser nos sincères remerciements à toutes les

personnes qui ont contribué de près ou de loin à la réalisation de ce travail.

Enfin nous remercions toutes les familles GACKO, GADJIGO, GANESSE, GUEYE,

MACINA, et SYLLA au Mali et au Sénégal.


de l’UEMOA 2010

III GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Avant-propos

L’école Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique du Sénégal (ENSAE -

Sénégal) a été créée en 2008 et forme les cadres de la statistique et de l’économie. À

leurs sorties les Ingénieurs Statisticiens Économistes (ISE) sont appelés à occuper de

hauts postes dans l’administration de leurs pays respectifs. Il est donc primordial que

les étudiants puissent mettre en œuvre les outils académiques dont ils sont dotés afin

d’être parfaitement opérationnels à leurs sorties. Pour cela, au cours de leur cursus,

ils sont amenés à effectuer un stage d'application de trois mois à la fin de la deuxième

année. À l’issu de ce stage, il est question de rédiger et de soutenir un mémoire

professionnel au début de la dernière année de formation. Ce travail de recherche est

développé au tour d’une préoccupation professionnelle faisant l’objet d’un stage de

trois mois dans une structure. C’est ainsi que l’occasion nous a été offerte d’effectuer

ce stage de trois mois à l’Observatoire Économique et Statistique d’Afrique

Subsaharienne –AFRISTAT .

Notre travail a porté sur la structure de consommation des ménages des principales

agglomérations de l’UEMOA. Plus précisément, il s’agit de mettre en place une

typologie des ménages à partir de leur structure de consommation. Il s’agira ensuite

de mettre en lien cette typologie de consommation des ménages avec les typologies

de pauvreté de ces mêmes ménages.


de l’UEMOA 2010

IV GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Sigles et abréviations

AFRISTAT

AUC

Observatoire Économique et Statistique d’Afrique

Subsaharienne

Area Under Curve

BIT

CEPED

Bureau International du Travail

Centre Population et Développement

CFA Communauté Financière Africaine

CM Chef de ménage

COICOP Classification Of Individual Consumption and Purposes

EDM

ENSAE-Sénégal

Enquête sur les Dépenses des Ménages

École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique

IHPC Indice Harmonisé des Prix à la Consommation

INS

IRD

ISE

Institut National de la Statistique

Institut de Recherche pour le Développement

Ingénieur Statisticien Économiste

MIGMAC Mesurer les Inégalités de Genre des Ménages ouest Africains

en matière de Consommation

NCOA

PIB

Nomenclature de Consommation Ouest Africaine

Produit Intérieur Brut

RGPH Recensement Général de la Population et de l’Habitat

SPSS Statistic Package for Social Sciences

UEMOA

WAEMU

Union Économique et Monétaire Ouest Africaine

Economic and Monetary Union of West Africa


de l’UEMOA 2010

V GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Sommaire

Avertissement ...............................................................................................................................I

Remerciements............................................................................................................................ II

Avant-propos ............................................................................................................................. III

Sigles et abréviations.................................................................................................................. IV

Liste des illustrations ................................................................................................................. VI

AFRISTAT en bref ..................................................................................................................... IX

À propos de l’UEMOA ............................................................................................................... IX

Résumé ........................................................................................................................................X

Abstract: Consumption structure of households in major cities of the UEMOA ............................ XI

Introduction ................................................................................................................................. 1

PREMIERE PARTIE : APPROCHE THEORIQUE DE L'ETUDE………………………………………….3

Chapitre I : Problématique et Revue de la littérature ..................................................................... 4

I.1. Problématique et objet de l’étude ................................................................................................................................ 4

I.2. Revue de la littérature .................................................................................................................................................. 7

I.3. Définition des principaux concepts .......................................................................................................................... 11

Chapitre II : Présentation des données et Méthodologie d’analyse ............................................... 14

II.1. Présentation des données .......................................................................................................................................... 14

II.2. Méthodologie d’analyse ............................................................................................................................................. 18

DEUXIEME PARTIE : PRESENTATION DES RESULTATS………………………………… ………….20

Chapitre III : Profils socio-économiques et démographiques des ménages ................................... 21

III.1. Caractéristiques socio-économiques et démographiques des ménages ............................................................. 21

III.2. Pauvreté monétaire .................................................................................................................................................. 23

Chapitre IV : Profils de consommation des ménages ................................................................... 28

IV.1. Analyse descriptive de la structure de consommation des ménages ................................................................ 28

IV.2. Élaboration des profils de consommation des ménages ...................................................................................... 39

IV.3. Prof ils de consommation et pauvreté monétaire ................................................................................................. 48

Chapitre V : Déterminants des profils de consommation ............................................................. 50

V.1. Déterminants du Prof il 2.......................................................................................................................................... 51

V.2. Déterminants du Prof il 4.......................................................................................................................................... 63

Conclusion générale ................................................................................................................... 70

Références bibliographiques .........................................................................................................I


de l’UEMOA 2010

VI GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Liste des illustrations

Liste des tableaux

Tableau 1 : Répartition des ménages suivant les caractéristiques socio-économiques et

démographiques des ménages ................................................................................................... 21

Tableau 2 : Échelle d’équivalence de la FAO............................................................................ 25

Tableau 3 : Résultats du test de trois fonctions de consommation entre les principales

agglomérations ......................................................................................................................... 38

Tableau 4 : Les variables pour l’ACP et la classification ......................................................... 39

Tableau 5 : Tableau des valeurs propres, histogramme des valeurs propres ............................ 41

Tableau 6 : Les variables contributives du premier axe. .......................................................... 42

Tableau 7 : Les variables contributives de l’axe 2. ................................................................... 43

Tableau 8 : Les trois meilleures partitions. .............................................................................. 46

Tableau 9 : Corrélation entre les Profils de consommation et la pauvreté monétaire .............. 49

Tableau 10 : Profil 2 et les typologies des ménages. ................................................................. 52

Tableau 11 : Profil 2 suivant le sexe du CM, son groupe d’âges et son statut de contribution

aux dépenses du ménage. .......................................................................................................... 54

Tableau 12 : Profil 2 suivant le statut matrimonial du CM .................................................... 55

Tableau 13 : Estimateurs après et avant diagnostic du Profil 2 .............................................. 57

Tableau 14 : Résultats de la régression logistique du profil 2 : les odds ratio.......................... 62

Tableau 15 : Profil 4 suivant les typologies des ménages......................................................... 64

Tableau 16 : Profil 4 suivant le statut du logement et le niveau d’instruction du CM........... 66

Tableau 17 : Profil 4 selon le statut matrimonial du CM ........................................................ 66

Tableau 18 : Estimateurs avant et après diagnostic du Profil 4 .............................................. 67

Tableau 19 : Résultats de la régression logistique du Profil 4 : les odds ratio ......................... 69

Liste des graphiques

Graphique 1 : Évolution du PIB, de la consommation des ménages et de sa contribution dans

le PIB dans l’UEMOA. .............................................................................................................. 4

Graphique 2 : Distribution de la consommation annuelle par tête selon les percentiles de la

pauvreté monétaire de l’UEMOA. ........................................................................................... 27


de l’UEMOA 2010

VII GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Graphique 3 : Structure de consommation selon les agglomérations de l’UEMOA. .............. 28

Graphique 4 : Structure de consommation selon les déciles de niveau de vie. ......................... 31

Graphique 5 : Dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et Coefficient budgétaire de

l’alimentation et boissons non alcoolisées suivant les déciles de niveau de vie........................ 33

Graphique 6 : Dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et en coefficient budgétaire des

boissons alcoolisées, tabacs et autres stupéfiants suivant les déciles de niveau de vie. ............ 34

Graphique 7 : Dépense annuelle moyenne par tête en FCFA et en coefficient budgétaire de la

fonction logement suivant les déciles de niveau de vie............................................................. 34

Graphique 8 : Dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et en coefficient budgétaire de

la fonction restaurant suivant les déciles de niveau de vie. ..................................................... 35

Graphique 9 : le nuage dual sur le premier plan factoriel ........................................................ 40

Graphique 10 : Histogramme des indices de niveaux et dendrogramme ................................. 45

Graphique 11 : Profil 2 et les principales agglomérations de l’UEMOA. ............................... 51

Graphique 12 : Courbe de ROC pour le profil 2 de Bissau ...................................................... 59

Graphique 13 : Table de prédiction du Profil 2 de Abidjan...................................................... 59

Graphique 14 : Profil 4 et les principales agglomérations de l’UEMOA ................................ 63

Liste des encadrés

Encadré 1 : A propos des typologies des ménages .................................................................... 13

Encadré 2 : Pourquoi la dépense de consommation est globalement un meilleur indicateur

monétaire du bien-être que le revenu ? .................................................................................... 24

Encadré 3 : A propos des échelles d’équivalences ..................................................................... 25

Encadré 4 : test statistique ....................................................................................................... 37

Encadré 5 : Bref aperçu de la classification .............................................................................. 44

Encadré 6 : A propos du diagnostic.......................................................................................... 50

Encadré 7 : Spécification du modèle du Profil 2....................................................................... 56


de l’UEMOA 2010

VIII GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Liste des annexes

Annexe 1 : les coefficients budgétaires ..................................................................................... VI

Annexe 2 : ACP, le nuage dual sur le premier plan factoriel.................................................. VII

Annexe 3 : ACP, le nuage direct sur le premier plan factoriel ............................................... VII

Annexe 4 : Description des classes ........................................................................................ VIII

Annexe 5: Quelques Courbe sensitivité et spécificité du Profil 2 ............................................ IX

Annexe 6: Table de prédiction : Profil 4 de Bamako.................................................................. X

Annexe 7: Quelques courbes de ROC pour le Profil 2 .............................................................. X

Annexe 8 : test de significativité du modèle et des coefficients ...............................................XII


de l’UEMOA 2010

IX GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

AFRISTAT en bref

L’Observatoire Économique et Statistique d’Afrique Subsaharienne (AFRISTAT)

est une organisation internationale créée par traité, le 21 septembre 1993 à Abidjan

par 14 pays africains membres de la Zone Franc. Elle compte aujourd’hui dix neuf

États : Bénin, Burkina Faso, Burundi, Cameroun, Cap-Vert, Centrafrique, Comores,

Congo, Côte d’Ivoire, Gabon, Guinée, Guinée-Bissau, Guinée Équatoriale, Mali,

Mauritanie, Niger, Sénégal, Tchad et Togo. Sa mission consiste à :

Animer le réseau des Instituts Nationaux de Statistiques ;

Harmoniser les méthodes, les concepts et les nomenclatures ;

Mettre en place des systèmes d’information pertinents et fiables ;

Administrer les bases de données régionales ;

Former aux nouveaux outils ;

Développer les échanges Sud-Sud ;

Travailler en collaboration avec les bailleurs de fonds.

À propos de l’UEMOA

L'Union Économique et Monétaire Ouest-Africaine (UEMOA) est une organisation

sous-régionale créée le 10 janvier 1994. Son siège se trouve à Ouagadougou (Burkina

Faso). Elle a comme mission la réalisation de l'intégration économique des États

membres, à travers le renforcement de la compétitivité des activités économiques

dans le cadre d'un marché ouvert et concurrentiel et d'un environnement juridique

rationalisé et harmonisé. Elle compte actuellement huit États membres : Bénin,

Burkina Faso, Côte d’Ivoire, Guinée Bissau, Mali, Niger, Sénégal et Togo.


de l’UEMOA 2010

X GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Résumé

La présente recherche vise à faire une analyse approfondie de la structure de consommation

des ménages des principales agglomérations de l’UEMOA à partir des Enquêtes sur les

Dépenses des Ménages (EDM) réalisées en 2008. Ce travail est l’une des composantes du

projet MIGMAC (Mesurer les Inégalités de Genre des Ménages ouest Africains en matière de

Consommation) et s’inscrit dans le cadre d’une collaboration entre AFRISTAT, l’IRD et le

CEPED.

Les analyses mettent en évidence que la structure de consommation des ménages varie selon

les principales agglomérations de l’UEMOA. Dans toutes ces agglomérations, les dépenses

alimentaires représentent le plus grand poids dans le budget des ménages. La structure de

consommation n’est pas la même chez les pauvres monétaires et les riches dans l’UEMOA.

Quatre profils de consommation ont été élaborés pour les ménages de l’UEMOA.

L’analyse de la corrélation linéaire entre les profils de consommation des ménages et la

pauvreté monétaire révèle que le profil 2 est négativement corrélé avec la pauvreté

monétaire dans l’UEMOA et toutes ses agglomérations sauf Dakar au seuil de 1%. Le

contraire est observé pour le Profil 3. Comme le Profil 3, le profil 4 est positivement

corrélé avec la pauvreté monétaire à 1% mais seulement à Cotonou, Ouagadougou et

Abidjan. Par contre ce profil est négativement corrélé à Dakar. Enfin le profil 1 est

positivement corrélé à la pauvreté monétaire dans l’UEMOA et à Abidjan à un seuil

de 1%. Il faut aussi noter que ce dernier est positivement corrélée à Bissau, Niamey et

à Dakar mais à un seuil de 10%.

Une analyse approfondie des déterminants de deux profils à savoir, le profil 2 et le profil 4 a

été effectuée. L’analyse du profil 2 montre que les ménages les plus démunis ont

significativement plus de chance d’appartenir à ce profil dans l’UEMOA et toutes ses

agglomérations sauf à Dakar. En effet, on observe que la chance d’appartenir au profil 2

diminue significativement dans l’UEMOA et dans toutes ses agglomérations sauf Dakar au

fur et à mesure que l'on augmente de niveau de vie. Par ailleurs, les déterminants du profil 4

varient selon les agglomérations. En effet, les plus pauvres ont significativement plus de

chance que les plus riches d’appartenir à ce profil à Abidjan et à Dakar. Quant à Cotonou et

Bissau, le contraire y est observé


de l’UEMOA 2010

XI GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Abstract: Consumption structure of households in major cities of the UEMOA

This research aims to make a thorough analysis of the consumption structure of households

in major cities of the WAEMU from Surveys of Household Spending (SHS) conducted in

2008.This work is one component of the project MIGMAC (Measuring Gender Inequality of

West African households in consumption) and is part of a collaboration between AFRISTAT,

IRD and CEPED.

Analyses show that the structure of consumption varies according to the major cities of the

WAEMU. In all these cities, food costs represent the greatest weight in household

budgets. The consumption structure is not the same among the poor and money rich in the

UEMOA.

Four consumption profiles were developed for households of the WAEMU.

The analysis of linear correlation between the consumption patterns of households and the

poverty profile reveals that 2 is negatively correlated with income poverty in the WAEMU

and all its towns except Dakar at the 1%. The opposite is observed for the Profile 3. As Profile

3, Profile 4 is positively correlated with income poverty, but only 1% in Cotonou,

Ouagadougou and Abidjan. As against this profile is negatively correlated to Dakar. Finally

the profile 1 is positively correlated with poverty in the WAEMU and Abidjan to a threshold

of 1%. Also note that the latter is positively correlated to Bissau, Niamey and Dakar but at a

threshold of 10%.

A thorough analysis of the determinants of two profiles namely, the profile 2 and profile 4

has been made. The profile analysis 2 shows that the poorest households were significantly

more likely to belong to this profile in the WAEMU and all its towns except in

Dakar. Indeed, we observe that the chance of belonging to the profile 2 decreased

significantly in the WAEMU and in all cities except Dakar gradually as we increase the

standard of living.Moreover, the determinants of the profile vary from 4 cities. Indeed, the

poor are significantly more likely than rich to belong to this profile in Abidjan and Dakar. As

in Cotonou and Bissau, the opposite is observed.


de l’UEMOA

2010

1 Rédigé par GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Introduction

La consommation des ménages fait aujourd’hui l’objet d’études diverses dans

plusieurs domaines notamment en économie, en statistique, en sociologie, en

démographie… Le débat conceptuel que suscitent ces études revient inlassablement,

de colloques en séminaires, d’articles en ouvrages.

La consommation des ménages occupe une place de première importance parmi les

grands agrégats économiques. En effet, elle représente plus des deux tiers du PIB de

l’UEMOA selon la Perspective Monde. Elle est donc indispensable à la mise en place

des bonnes politiques économiques et à la stabilité macroéconomique d’un pays.

L'étude des comportements de consommation est donc un enjeu majeur de l'analyse

économique. Dès lors, il apparait judicieux de l’étudier en regardant sa part pour

chaque fonction de consommation, ce que l’on nomme la structure de consommation

du ménage.

Depuis la dévaluation de 1994, l’Union Économique et Monétaire Ouest

Africaine(UEMOA) n’a cessé de mener des études quant à la convergence des

performances et des politiques économiques de ses états membres. L’étude des

comportements de consommation des ménages par le biais d’une comparaison entre

les pays de l’UEMOA sera un outil d'analyse pour formuler et mener une politique

économique sous-régionale adéquate.

La structure de consommation des ménages est diverse. Une bonne connaissance de

celle-ci peut permettre de mieux appréhender certains phénomènes mesurés sur les

ménages.


de l’UEMOA 2010

2 GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

La présente étude porte sur la structure de consommation des ménages des

principales agglomérations de l'UEMOA. Le document s'articule autour de deux

grandes parties.

La première partie traite des problèmes liés à la structure de consommation des

ménages de l’UEMOA. Nous présenterons, à ce niveau, un résumé de différentes

études portant sur le même sujet, tout en précisant les approches utilisées. Il s'agira

également d'identifier, à la lumière de la littérature existante, les facteurs explicatifs

et les variables pertinentes susceptibles d'influer la structure de consommation des

ménages. En outre, une méthodologie d'analyse sera définie en tenant compte de la

spécificité de l'objet d'intérêt (la zone UEMOA) et des données disponibles.

La seconde partie de ce document est consacrée à l’analyse et présentation des

principaux résultats. Plus précisément après avoir construit l’indicateur de la

pauvreté monétaire, nous verrons le lien entre cet indicateur avec la structure de

consommation des ménages. Il s’agira ensuite de construire une typologie des

ménages à partir de leur structure de consommation. Par la suite, nous analyserons le

lien entre cette typologie des ménages et la pauvreté monétaire. Nous finirons notre

analyse par une modélisation économétrique pour identifier les déterminants des

profils de consommation des ménages. Enfin, les limites de l’étude permettront

d’apprécier la qualité des résultats obtenus.


de l’UEMOA 2010


Première partie :

Approche théorique de

l’étude

Structure de consommation des ménages des principales agglomérations de l’UEMOA 2010


Chapitre I : Problématique et Revue de la littérature L’objectif de cette partie est de présenté d’abord la problématique de notre étude et

enfin à faire une revue sélective de la littérature.

I.1. Problématique et objet de l’étude

Après avoir présenté la problématique, nous préciserons les objectifs visés de la

recherche.

I.1.1. Problématique

Le développement économique et social est au centre de toute politique économique.

Ce développement peut entrainer la croissance économique mesurée au travers de la

croissance du PIB. Or dans l’UEMOA, la consommation des ménages est la

principale composante du PIB. Elle représente plus des deux tiers de son PIB. En

effet, le Graphique 1 donne l’évolution du PIB, de la consommation des ménages et

sa contribution dans le PIB dans l’UEMOA de 1995 à 2005. L’examen de ce graphique

montre que la consommation représente plus de 70% du PIB de 1995 à 2005 dans

l’UEMOA. Elle atteint 80% du PIB en 2000 et 2001.

Graphique 1 : Évolution du PIB, de la consommation des ménages et de sa

contribution dans le PIB dans l’UEMOA.

Source : Perspective Monde, calculs de l’auteur.


de l’UEMOA 2010


Le traité instituant l’Union Économique et Monétaire Ouest Africaine (UEMOA)

stipule, à son article 4, que celle-ci poursuit, entre autres objectifs, celui « d’assurer la

convergence des performances et des politiques économiques des États membres, par

l’institution d’une surveillance multilatérale ». L’étude de la structure de consommation

des ménages par le biais d’une comparaison entre les pays permet de voir les traits

économiques et sociétaux stables de ces pays. Elle peut par exemple montrer le lien

entre l’augmentation du niveau de vie et la part budgétaire consacrée à

l’enseignement, l’alimentation… La connaissance des différences entre les pays en

matière de consommation, qui selon J.-M. Keynes (1883-1946) est la seule fin et

l’unique objet de toute l’activité économique, peut par exemple permettre

d’appréhender les éléments catalyseurs et ceux qui peuvent constituer un véritable

frein à la convergence des performances et des politiques économiques de ces pays.

Il importe également au sein d’un pays de voir les habitudes de consommation des

ménages. En effet, un ménage aisé n’a pas les mêmes habitudes de consommation

qu’un ménage modeste. Les études ont montré que les ménages modestes consacrent

une plus grande part de leur budget pour les fonctions de consommation comme

l’alimentation ou le logement. Les ménages aisés, quant à eux, consacrent une part

plus importante de leur budget au transport. L’article de Marie Anguis (Drees) sur la

structure de consommation des ménages à bas revenu publié dans « Les Travaux de

l’Observatoire » en 2005-2006 confirme cette dernière affirmation.

I.1.2. Contexte de l’étude

Cette étude est l’une des composantes du projet MIGMAC 1 (Mesurer les Inégalités de

Genre des Ménages ouest-Africains en matière de Consommation). Ce projet s’inscrit

dans le cadre d’une collaboration entre AFRISTAT, le CEPED et l’IRD. Ce projet vise

à analyser les relations entre la structure démographique des ménages, en particulier

Voir le site de Joseph LARMARANGE (http://joseph.larmarange.net) pour plus de précisions à propos du

projet MIGMAC.


de l’UEMOA 2010


le nombre d’actifs « contributeurs » de chaque sexe, et la structure des dépenses de

consommation des ménages. Existe-il un effet de genre sur la consommation des

ménages ?

Le concept de « féminisation de la pauvreté » a été mis en exergue lors de la

quatrième conférence mondiale sur les femmes à Pékin du 04 au 15 septembre 1995

dont le thème est « Égalité entre Hommes et Femmes ». Il s’appuie principalement

sur le fait que les ménages dirigés par une femme seraient plus pauvres que les

autres, ce qui n’est pas vérifié dans plusieurs pays notamment la Mauritanie, le

Sénégal, entre autres parce que le statut de chef de ménage recouvre des situations

diverses. La question de la féminisation de la pauvreté est à l’origine de recherches

micro-économiques particulièrement fécondes sur les inégalités à l’intérieur des

ménages. Ce concept de féminisation de la pauvreté à été souligné dans les Objectifs

du Millénaire pour le Développement (OMD) au travers l’objectif qui vise à

promouvoir l’égalité des sexes et l’autonomisation des femmes.

I.1.3. Objectifs principaux

L’objectif général de ce travail est d’analyser la structure de consommation des

ménages des principales agglomérations de l’UEMOA. Les objectifs spécifiques

sont :

Objectif 1

Elaborer les profils de consommation des ménages de l’UEMOA.

Objectif 2

Établir le lien entre les profils de consommation des ménages et la pauvreté

monétaire.

Objectif 3

Identifier les déterminants des profils de consommation des ménages.


de l’UEMOA 2010


I.2. Revue de la littérature

I.2.1. Structure de famille

Dans l’esprit d’appréhender les structures de famille, les démographes ont mis en

place des typologies des familles selon les variables démographiques telles que la

situation de famille, le lien de parenté avec le chef de ménage…Dans tous les pays de

l’UEMOA, les INS ont mis en place des typologies selon le lien de parenté avec le

chef de ménage, éco-démographique des ménages.

Dans la littérature démographique, le plus souvent, la famille dans les pays en

développement est perçue comme un groupe élargi (parents, enfants, plus des

ascendants et ou des collatéraux), avec possibilité de polygamie, sans que la

complexité et la diversité de ces structures soient toujours bien mises en évidence.

Le célèbre Atlas Ethnographique de G.P. Murdock (1967) a présenté par grandes

régions les principaux types d’organisations familiales pour 855 sociétés au total. Il a

fait ces typologies selon 34 variables, géographiques, anthropologiques économiques

et démographiques. Parmi ces variables démographiques, on peut citer le mode de

mariage et de fiançailles, le type de familles, le type de résidence et les tabous sexuels

après une naissance. Cette dernière variable a été étudiée par R. Schoenmackers et al.

pour l’Afrique. À l’issu de cette classification, G. P. Murdock retient huit grands

types de familles :

Trois types de familles élargies selon le degré d’extension ;

Deux types de familles nucléaires (uniquement monogame ou avec

parfois polygynie) ;

Deux types de familles polygynes selon le lieu de résidences des

coépouses ;

Un type pour les familles polyandres, très rares dans les faits.


de l’UEMOA 2010


La structure des familles est diverse. Il faut également noter que chaque région

présente certaines caractéristiques propres d’après G.P. Murdock. Par exemple

l’Afrique a incontestablement une tradition de familles polygynes indépendantes

(près de 42% des sociétés envisagées) et familles étendues (43% des sociétés

envisagées).

I.2.2. Structure de consommation et pauvreté

La structure de consommation est la répartition des dépenses annuelles de

consommations. Certaines fonctions de consommation sont caractéristiques des

pauvres et d’autres des riches. Ainsi, selon France Caillavet, Nicole Darmon, Anne

Lhuissier, Faustine Regnier dans leur article intitulé « Alimentation des populations

défavorisées en France », les ménages dépensent une part inférieure de leur budget

dans l’alimentation totale (domicile et hors foyer) à mesure que croît leur niveau de

vie. Ce qui signifie que, plus on est pauvre, plus la part consacrée à l’alimentation

dans le budget de consommation s’élève. Plusieurs auteurs ont suggéré que ce critère

pouvait être un indicateur du taux de pauvreté des ménages. Les auteurs précités

montrent également que plus l’on est pauvre plus l’on consacre une part importante

pour le logement. L’article d’Anne Angus sur la « structure des ménages à bas

revenu » confirme ces faits.

Par contre selon la littérature, les fonctions comme le transport, les loisirs et

cultures… sont caractéristiques des ménages aisés.

I.2.3. Bref aperçu des déterminants de la consommation

La réflexion économique sur la consommation fût et continue aujourd’hui d’être très

féconde. Les précurseurs furent Keynes, Brown, Friedman et Modigliani. La première

spécification ayant retenu l’attention des économistes est à mettre à l’actif de Keynes

et considérait le revenu comme étant la variable explicative de la consommation. À sa

suite, les autres auteurs précités ont proposé des modèles plus approfondies et p lus


de l’UEMOA 2010


élaborés pour donner des spécifications encore plus réalistes. Il est à souligner que la

réflexion économique, du moins dans ses débuts, considérait peu les dimensions

microéconomiques de la fonction de consommation et raisonnait sur le plan

macroéconomique où l’on fait l’hypothèse d’un individu représentatif. Certes,

Keynes a fondé sa relation sur une « loi psychologique » d'ordre microéconomique

mais il l’a développée d’un point de vue macroéconomique.

Les Keynésiens s'intéressent à la relation fonct ionnelle s'établissant entre la

consommation globale en termes réels et le revenu réel de la période à partir de la loi

psychologique fondamentale de Keynes qui est stipulée comme suite : « lorsque le

revenu augmente, la consommation augmente aussi mais d'un montant inférieur à

l'accroissement du revenu ».

La fonction de la consommation keynésienne est la suivante :

Avec C : consommation actuelle

Y : revenu actuel

C0 : consommation autonome

c : propension marginale à consommer

Dans cette spécification, seul l’effet revenu est retenu et on suppose les effets des

autres facteurs comme étant des données stables ou constantes.

Ce modèle fût critiqué par l’économiste Brown qui a intégré un aspect inter temporel

de la consommation. La spécification proposée par Brown est la suivante :

C = c0 + c*Y (1)


de l’UEMOA 2010


Avec Y : revenu actuel,

C t-1: consommation passée,

C0 : consommation autonome

b et c : paramètres

la consommation n'est pas seulement fonction du revenu actuel mais plutôt elle est

fonction du revenu actuel et de la consommation passée.

Friedman (1957) va approfondir l'approche introduite par Brown de la

consommation à court terme. Selon cet auteur, la consommation n'est pas déterminée

par le revenu courant mais par le revenu moyen anticipé, appelé revenu permanent.

Ce revenu permanent, économiquement pertinent pour analyser les décisions de

consommation, n'est pas observable statistiquement. Il diffère du revenu courant

observable et est soumis à des fluctuations conjoncturelles sans grande importance

pour les décisions de consommation.

Pour Modigliani (1963), la consommation d'un individu est en fonction de son âge.

D'où l'approche du cycle de vie selon laquelle le revenu est élevé en début d'activité

et diminue lorsque l'individu prend sa retraite ou ne peut plus travailler

physiquement. Ainsi, DEATON (1982), a montré que la consommation est

essentiellement fonction croissante d'une variable « active » qui est la proportion de

la population âgée de 15 à 64 ans.

Ct = C0+ c*Yt + b*Ct-1 (2)


de l’UEMOA 2010


I.3. Définition des principaux concepts

Il s’agit ici de définir les principaux concepts de l’étude.

I.3.1. Le ménage

Le ménage est défini comme étant un ensemble de personnes apparentées ou non,

vivant ensemble sous un même toit, partageant des repas en commun et

reconnaissant l’autorité d’un chef de ménage. Cette définition a été reprécisée. Un

ménage peut donc être composé d’une seule personne qui pourvoie à ses propres

besoins alimentaires et autres besoins vitaux sans s’associer avec d’autres personnes;

le ménage peut également comprendre plusieurs personnes qui peuvent être

identifiées en fonction de l’un des critères suivants :

elles partagent le logement (soit en contribuant aux frais de logement

soit en bénéficiant du fait que les frais sont supportés par les autres) ;

elles partagent au moins un repas par semaine ;

elles sont financièrement dépendantes en ce qui concerne au moins deux

des trois types de postes suivants : nourriture, logement ou autres

dépenses. Dans ce cas, le ménage est d’unité de consommation.

I.3.2. Les dépenses de consommation du ménage

Les dépenses de consommation du ménage représentent la valeur des biens et

services de consommation acquis, utilisés par un ménage par des achats monétaires

directs, la production pour son propre compte, le troc en tant que revenu en nature,

pour la satisfaction des besoins personnels de ses membres.

La consommation finale d’un ménage est la somme de ses dépenses de

consommation et de la valeur des biens et services de consommation acquis ou

utilisés par le ménage au moyen des transferts provenant d’administrations

publiques, d’institutions à but non lucratif ou d’autres ménages.


de l’UEMOA 2010


I.3.3. Structure de consommation

La structure de la consommation se définit comme étant la part des différents types

de dépenses au cours d’une année donnée. Les dépenses sont réparties par postes

budgétaires, chaque poste correspondant à l’une des grandes fonctions de

consommation. La nomenclature utilisée dans cette enquête est celle de COICOP.

Cette nomenclature divise la consommation en douze fonctions que sont :

1. Alimentation et boissons non alcoolisées 7. Transport

2. Boissons alcoolisées, tabac et stupéfiants 8. Communication

3. Articles d’habillement et chaussures 9. Loisirs et cultures

4. Logement, eau, électricité, gaz et

autres combustibles 10. Enseignement

5. Meubles, articles de ménages et entretien courant

du foyer 11. Restaurants et hôtels

6. Santé 12. Biens et services divers


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Encadré 1 : A propos des typologies des ménages

Typologie éco-démographique2

Couple avec enfants à charge : ménage composé du CM, son (ses) Conjoint(s) et les enfants de

moins de 15 ans

Couple avec jeunes à charges : ménage composé du CM, son (ses) Conjoint(s) et les enfants de

moins de 15 ans et les jeunes adultes non contributeurs.

Ménage sans jeunes à charge : ménage composé sans enfants ni jeunes adultes non

contributeurs.

Ménage complexe : Présence d’un Adulte contributeur

Adulte isolé avec jeunes à charge : CM sans Conjoints+Enfants et/ou JADNC

Typologie selon le lien de parenté3

Ménage unipersonnel : ménage composé d’une seule et unique personne.

Couple sans enfant: ménage composé du chef de ménage et d’un seul conjoint, soit deux

personnes vivant en couple, sans enfant ni autre adulte dans le ménage.

Couple avec enfants : ménage composé du chef de ménage, d’un seul conjoint et uniquement

d’enfants du chef de ménage et d’enfants du conjoint (ménage nucléaire classique).

Ménage monoparental nucléaire : ménage composé uniquement du chef de ménage et de ses

enfants, sans conjoint et sans autre personne dans le ménage.

Ménage monoparental élargi : ménage composé du chef de ménage, sans conjoint, avec au

moins un de ses enfants, avec d’autres personnes qu’elles soient apparentées ou non.

Ménage de famille élargie : tous les autres cas de figures possibles.

2Cette typologie a été réalisée par IARY MICHAEL, élève ISE 3 à l’ISSEA de Yaoundé. Il a travaillé s ur

la description et la catégorisation des ménages à partir de leur structure démographique abordée, non

pas par le lien de parenté au chef de ménage, mais à partir de l’âge et du sexe des membres du

ménage en intégrant le fait que les membres contribuent ou non aux dépenses du ménage. Ce travail a

été également encadré par LARMARANGE Joseph. 3 Cette typologie a été réalisée par les INS des pays de l’UEMOA et existait déjà dans la base de

données des pays.


de l’UEMOA 2010


Chapitre II : Présentation des données et Méthodologie d’analyse

Nous commençons cette section par une présentation des données utilisées et

finirons avec une précision des démarches suivies pour atteindre les objectifs déjà

évoqués.

II.1. Présentation des données

Les données utilisées dans cette étude proviennent des Enquêtes sur les Dépenses

des Ménages (EDM 2008) réalisées dans les huit pays de l’UEMOA.

Les Enquêtes sur les Dépenses des Ménages (EDM) réalisées en 2008 dans les

capitales des huit pays membres de l’UEMOA s’inscrivent dans le cadre du projet de

rénovation de l’Indice Harmonisé des Prix à la Consommation (IHPC). L’UEMOA a

confié ce projet à AFRISTAT en collaboration avec les Instituts Nationaux de

Statistique de ses États membres.

II.1.1. Contexte et Justification de l’EDM 2008

La convergence des politiques économiques de ses États membres est au centre des

préoccupations majeures de l’UEMOA. Ainsi l’Union a institué un mécanisme de

surveillance multilatérale. Le taux d’inflation, un indicateur parmi les critères de

premier rang du mécanisme de surveillance multilatérale de l’UEMOA, est suivi de

façon rigoureuse depuis 1998 avec la mise en place de l’IHPC. Cependant, cet indice

est calculé sur l’année de base 1996 et connait de ce fait un vieillissement. C’est dans

ce cadre qu’est initiée l’EDM.

II.1.2. Objectifs de l’enquête

L’objectif général de l’EDM 2008 est d’améliorer la qualité de l’IHPC produit par les

États membres de l’UEMOA. Plus précisément, elle vise à :


de l’UEMOA 2010


- déterminer un nouveau jeu de coefficients de pondération des IHPC ;

- actualiser le panier des biens et services dont les prix seront suivis ;

- analyser la consommation des ménages ;

- estimer la structure mensuelle des achats des produits saisonniers.

En particulier, l’EDM vise :

(i) l’estimation de la structure des achats de biens, produits et services

des ménages ;

(ii) le calcul des coefficients de pondération pour la rénovation de

l’indice harmonisé des prix à la consommation (IHPC) ;

(iii) l'estimation de la structure mensuelle des achats des produits

saisonniers des ménages qui sera prise en compte dans le calcul de

l’IHPC.

II.1.3. Le questionnaire

Pour atteindre ces objectifs, un questionnaire a été élaboré et appliqué dans les huit

pays de l’UEMOA. Ce questionnaire comprend en tout 30 modules. Ces modules

sont repartis comme suit :

- Un module sur les dépenses quotidiennes : ces dépenses englobent tous les

achats de biens ou de services effectués, pendant une période donnée, par

les ménages ordinaires de l’agglomération. C’est une consommation

marchande et qui exclut à priori les biens produits ou services consommés

par les ménages qui ne correspondraient pas (ou qui ne pourraient être

rattachés) à des dépenses réelles4. Les dépenses ou les services que les

ménages se versent à eux mêmes sont exclus de ses dépenses.

- 21 modules sur les dépenses rétrospectives : Les dépenses rétrospectives

englobent les dépenses de consommation stricto sensu, les dépenses telles

4 Une transaction réellement observable sur le marché


de l’UEMOA 2010


que les petites réparations de logement, les aides et cadeaux en nature reçus

par les ménages. Ces 21 modules sont classés en trois groupes :

Un module sur les dépenses alimentaires importantes ou

exceptionnelles ;

7 modules sur les dépenses non individualisables ;

13 modules sur les dépenses individualisables5 ;

- Une fiche d’éligibilité (EL) et un carnet de comptes. Les données

recueillies dans les fiches d’éligibilité ne seront pas saisies et celles

collectées à l’aide des carnets de comptes sont retranscrites chaque fois

sur le questionnaire des dépenses quotidiennes ;

- 4 modules sur les caractéristiques sociodémographiques économiques

des ménages ;

- 3 modules sur les reventes des biens durables, les remboursements des

assurances et les gains de jeu de hasard.

II.1.4. Le plan d’échantillonnage

Comme pour la plupart des enquêtes portant sur les ménages, le plan de sondage de

l’EDM 2008 a utilisé les unités aréolaires, les Districts de Recensement (DR), desquels

sont tirés les ménages à enquêter. L’échantillon de l’EDM 2008 est à deux degrés avec

un tirage des DR qui sont les unités primaires (UP), tirage qui est suivi de celui des

ménages, les unités secondaires (US) à l’intérieur d’un DR déjà choisi. Le tirage des UP

est effectué indépendamment d’une strate à l’autre.

Dans le cadre de cette enquête, la détermination de la taille de l’échantillon était

surtout liée aux contraintes budgétaires, au dispositif et à la pratique de la collecte

des données sur le terrain. Ainsi, un échantillon de 1008 ménages a été retenu pour

chaque agglomération. L’échantillon des unités primaires (UP) était 84. Le tirage des

5 Leurs numéros sont suivis de la lettre i pour indiquer que les informations collectées sont

individuelles


de l’UEMOA 2010


unités primaires était à probabilité inégale. Au second degré, un nombre constant de

12 ménages par unité primaire ont été tirés.

II.1.5. Organisation de la collecte des données

Le champ géographique de l’enquête concerne seulement les capitales des huit pays.

La collecte a durée trois mois. L’enquête s’est déroulée en quatre vagues successives

et 252 ménages ont été enquêtés par vague. La durée effective d’une vague est de 18

jours, auxquels s’ajoutent les trois jours de bouclage ou de repos de l’agent

enquêteur, soit 21 jours. L’enquête principale était composée de sept équipes à raison

d’un contrôleur pour 4 enquêteurs, soit au total 28 enquêteurs.


de l’UEMOA 2010


II.2. Méthodologie d’analyse

La démarche générale que nous adoptons dans cette étude est structurée en quatre

étapes principales :

Étape 1 : Analyse descriptive

C'est une étape préliminaire à la catégorisation des ménages à partir de leur structure

de consommation. Il s’agira d’abord d’analyser les profils socioéconomiques des

ménages à partir des caractéristiques des ménages et finir par regarder la relation

entre la structure de consommation des ménages et la pauvreté monétaire. Cette

dernière nous permettra a insi de voir s’il y a des structures de consommations

spécifiques aux pauvres ou aux riches.

Étape 2 : Élaboration des profils de consommation des ménages

Il s’agit de faire dans cette partie une catégorisation des ménages à partir de leur

structure de consommation. Pour ce faire, nous ferons d’abord une Analyse en

Composantes Principales (ACP) pour choisir un nombre d’axe précis. Ensuite, nous

ferons une classification hiérarchique pour déterminer les différentes catégories des

ménages. Nous terminerons cette étape en faisant une description des différents

profils des ménages.

Étape 3 : Lien entre profils de consommation des ménages et la pauvreté

monétaire

Cette étape consiste à voir le lien entre les profils de consommation et la pauvre

monétaire. Pour cela, nous ferons le test du coefficient de corrélation de Pearson

entre la proportion des ménages appartenant à chaque profil de consommation et la

pauvreté monétaire. Plus précisément, il s’agira de tester si la proportion des

ménages appartenant à un profil donné augmente significativement (respectivement

baisse significativement) lorsqu’on augmente de décile de la pauvreté monétaire.


de l’UEMOA 2010


Étape 4 : Analyse des déterminants des profils de consommation

Une analyse descriptive basée sur l’observation de simples tris croisés des différents

profils de consommation avec les variables socioéconomiques et démographiques,

mettra en évidence les liens éventuels qui peuvent exister entre ces profils de

consommation et les facteurs sous-jacents.

Enfin, à partir d’une modélisation économétrique de type binomial, nous

déterminerons les facteurs qui influencent la probabilité d’appartenance aux

différents profils de consommation.

Un diagnostic sera effectué au niveau de chaque régression logistique pour améliorer

la qualité des estimateurs


de l’UEMOA 2010


Deuxième partie :

Analyse et présentation

des résultats


de l’UEMOA 2010


Chapitre III : Profils socio-économiques et démographiques des ménages

III.1. Caractéristiques socio-économiques et démographiques des ménages

L’analyse de cette partie est faite à partir du Tableau 1.

Tableau 1 : Répartition des ménages suivant les caractéristiques socio-économiques et

démographiques des ménages

Les principales agglomérations de l'UEMOA

UEMOA Cotonou Ouagadougou Abidjan Bissau Bamako Niamey Dakar Lomé

Statut matrimonial des CM

Marié(e) monogame 61,9 60,2 53,4 58,0 65,2 61,2 53,5 55,4 58,6

Marié(e) polygame 11,1 7,9 1,5 13,3 20,9 18,7 24,0 8,8 13,3

Union libre 2,7 5,1 11,2 2,6 0,0 0,1 0,0 2,0 3,0 Célibataire (jamais

marié(e)) 11,2 15,4 22,8 6,0 5,0 6,2 8,4 17,9 11,6

Divorcé(e)/ Séparé(e) 6,1 2,2 4,2 7,8 1,8 4,1 5,1 7,6 4,9

Veuf (ve) 7,1 9,1 7,0 12,2 7,0 9,6 9,1 8,3 8,7

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Sexe des CM

Homme 73,9 81,3 75,5 73,5 89,9 84,3 74,9 66,7 77,5

Femme 26,1 18,7 24,5 26,5 10,1 15,7 25,1 33,3 22,5

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Groupe d’âges des CM

15-29 ans 20,4 17,2 16,1 10,2 7,6 7,5 8,7 27,6 14,4

30-44 ans 44,2 45,9 48,4 48,7 39,3 42,7 30,5 44,1 43,0

45-59ans 25,9 24,5 28,0 31,0 32,3 35,2 36,5 20,2 29,2

60 ans et plus 9,5 12,4 7,5 10,1 20,9 14,6 24,4 8,1 13,4

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Contribution des CM

Contributeur 98,9 97,0 97,8 94,1 93,7 95,6 94,6 97,7 96,2

Non contributeur 1,1 3,0 2,2 5,9 6,3 4,4 5,4 2,3 3,8

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Secteur institutionnel des CM

Public 11,7 17,9 9,4 31,3 18,9 17,0 11,4 7,5 15,6

Privé formel 13,0 13,2 0,5 9,4 11,9 16,6 1,8 1,4 8,5

Privé informel 75,3 68,9 90,1 59,3 69,2 66,5 86,8 91,0 75,9

Total 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0 100,0

Taille moyenne des CM

Taille moyenne 4 5 4 7 9 6 7 4 6

Source : EDM 2008, calculs de l’auteur.

III.1.1. Les ménages sont dirigés, en majorité, par des hommes


de l’UEMOA 2010


Environ huit ménages sur dix sont dirigés par un homme (77,5%) dans l’UEMOA.

Cette proportion est plus ou moins élevée d’une agglomération à une autre. Elle

atteint sa plus grande valeur à Bamako (89,9%) et sa plus petite valeur à Lomé

(66,7%).

III.1.2. Les chefs de ménage sont âgés de 30 à 59 ans pour la plupart

La plupart des chefs de ménage dans l’UEMOA sont âgés de 30 à 59 ans (72,2%).

Dans toutes les agglomérations excepté Dakar (64,3%) et Niamey (66,9%), la

proportion des chefs de ménage âgés de 30 à 59 ans dépasse celle de l’UEMOA. La

deuxième génération des chefs de ménage la plus importante est celle des 15 à 29 ans

puis vient celle des vieux (les CM de plus de 60 ans) dans toutes les agglomérations

sauf Dakar, Bamako et Niamey.

III.1.3. Contribution des CM aux dépenses du ménage

Dans l’UEMOA, seuls 3,8% des chefs de ménage ne contribuent pas aux dépenses du

ménage. La plus importante proportion est observée à Bamako (6,3%) et la plus faible

à Cotonou (1,1%). Cette plus forte proportion de CM non contributeurs observée à

Bamako peut s’expliquer par la proportion élevée de chefs de ménage âgés, pour la

plupart des inactifs (52,4%) par rapport aux autres agglomérations.

III.1.4. Les chefs de ménage travaillent, en général, pour leur propre compte

(indépendants agricoles ou non agricoles)

Le chef de ménage est indépendant lorsqu’il travaille à son propre compte. Plus de la

moitié des ménages de l’UEMOA sont dirigés par un indépendant (53,6%). Cette

proportion est la plus élevée à Cotonou (63,4%) et la plus faible à Bissau (41,7%).

III.1.5. Plus de la moitié des chefs de ménage sont mariés monogames

Dans leur grande majorité les chefs de ménage de l’UEMOA sont mariés monogames

(58,6%). Cette proportion dépasse 50% dans toutes les agglomérations. Par ailleurs, la


de l’UEMOA 2010


proportion des CM polygames est la plus élevée à Dakar, ensuite vient Bamako

suivie de Niamey. Cela peut sans doute s’expliquer par la forte proportion des

musulmans observée dans ces dernières agglomérations.

III.1.6. La plupart des chefs de ménage, dans l’espace UEMOA, travaillent dans

l’informel

En moyenne, plus de 7 ménages sur 10 dans l’espace UEMOA sont dirigés par un

CM travaillant dans le secteur informel. Ce pourcentage dépasse 50,0% dans toutes

les agglomérations. La plus faible proportion est observée à Bissau (59,3%) et la plus

grande à Lomé (91,0% soit plus de 9 ménages sur 10 sont dirigés par un CM qui

travaille dans l’informel). La faible proportion à Bissau peut s’expliquer par la

proportion élevée des fonctionnaires (31,3% des chefs de ménage travaillent dans le

secteur public). Par contre à Lomé seulement 7,5% des chefs de ménage travaillent

dans le secteur public et moins de 2,0% dans le privé formel.

III.1.7. Les ménages de l’UEMOA sont de tailles élevées

En moyenne, un ménage de l’UEMOA compte 6 personnes. La plus grande taille est

relevée à Bamako avec 9 personnes par ménage. Tandis que la plus faible taille de

ménages est observée à Cotonou et à Abidjan (en moyenne 4 personnes par ménage).

III.2. Pauvreté monétaire

Dans le cadre de cette étude, nous nous limiterons à la pauvreté dans sa conception

monétaire. Bien que celle-ci présente quelques limites entre autre son caractère

unidimensionnel.

La définition de la pauvreté découle de celle du bien-être. Il existe plusieurs

indicateurs de bien-être. Les plus utilisés sont le revenu et la dépense de

consommation. Les pays en développement utilisent en général la dépense de

consommation comme indicateur du bien-être. Les principales raisons de ce choix


de l’UEMOA 2010


qui font aujourd’hui l’objet d’un très large consensus dans les Etats en

développement sont résumées dans l’encadré 2.

Encadré 2 : Pourquoi la dépense de consommation est globalement un meilleur indicateur

monétaire du bien-être que le revenu ?

La consommation est naturellement liée au bien-être des individus : la consommation réelle est plus

directement liée au bien-être d’une personne que le revenu qui ne permet que d’accéder à cette

consommation. Le revenu ne préjuge donc pas du niveau du bien -être de l’individu. La

consommation est donc un meilleur indicateur de résultat du bien-être des individus.

La consommation est plus stable dans le temps que le revenu : un certain nombre d’arguments

permettent de soutenir ce point de vue. En effet, dans les milieux ruraux, les revenus des ménages

peuvent varier au cours de l’année en fonction du cycle prévisible des récoltes ou même du fait de

certains facteurs imprévisibles (faible pluviométrie, invasion acridienne, feu de brousse, etc.). Dans ces

conditions, les ménages peuvent par exemple étaler leur consommation dans le temps et se procurer

une assurance, par exemple en constituant une épargne et en participant à des systèmes de partage

des risques établis à l’échelon de la collectivité. De même, dans les milieux urbains, l’on constate une

nette propension des activités à se développer dans le secteur informel, très marqué par une instabilité

et/ou une irrégularité des revenus et une précarité des conditions de l’emploi. Indépendamment de la

situation de leur revenu, la consommation des ménages pauvres reste au contraire relativement assez

stable. Elle présente certes ses propres difficultés mais peut se révéler plus fiable si le module de

consommation de l’enquête auprès des ménages est bien conçu. Ainsi, lorsque les disparités de

revenus sont importantes, la pauvreté est statistiquement mieux appréhendée par la mesure du

niveau de consommation.

La consommation est plus facilement mesurable que le revenu : la volatilité des emplois informels

en milieu urbain ainsi que leur mode de gestion peut aussi expliquer la difficu lté qu’ont les opérateurs

de ce secteur à fournir des informations précises et fiables sur leurs revenus. Le même problème se

pose aux agriculteurs des milieux ruraux quand il leur faut estimer leurs revenus à partir des intrants

achetés pour assurer leur production.

La consommation peut résumer la capacité du ménage à couvrir ses besoins fondamentaux : les

dépenses de consommation ne reflètent pas uniquement les biens et services qu’un ménage peut

obtenir sur la base de ses revenus actuels, mais aussi sa capacité à accéder à d’autres stratégies de

survie lorsque ses revenus sont faibles (mauvaises récoltes, variations saisonnières, autres raisons

diverses). L’exemple typique est fourni par l’autoconsommation agricole.

Malgré tous ces arguments qui militent pour retenir la consommation comme un bien meilleur

indicateur du bien-être des individus que le revenu, il ne faut pas se fermer à l’idée d’utiliser

éventuellement le revenu pour mesurer la pauvreté. En effet, l’utilisation du revenu présente

également ses avantages en permettant de caractériser ses différentes sources. Lorsque de telles

distinctions sont possibles ainsi qu’un dispositif fiable de collecte des informations sur ses sources,

l’utilisation du revenu comme indicateur du bien-être est une alternative qui peut être intéressante.

Source : Extrait d’un ouvrage collectif, chapitre 1 « Mesure et analyse de la pauvreté », Al ine Coudouel , Jesko S.

Hentschel, Quentin T. Wodon, p 4 et 5


de l’UEMOA 2010


Choix entre consommation par tête en équivalent adulte

Encadré 3 : A propos des échelles d’équivalences

Pour comparer le niveau de vie de ménages de compositions différentes, le statisticien a recours à une

échelle d'équivalence, de façon à obtenir une consommation par équivalent -adulte. En effet, un ménage

composé de trois personnes, deux adultes et un enfant, ne peut pas avoir la même consommation qu’un

ménage composé de trois adultes. Il s’agit donc d’un système de pondération attribuant un coefficient à

chaque membre du ménage normalisé à 1. On parle ainsi du nombre d’unités de consommation en

équivalent-adulte.

Parmi les échelles d’équivalence les plus utilisées, l’on peut noter :

Échelle d’OCDE

Cette échelle donne un coefficient 1 au premier adulte du ménage (chef de ménage), 0,5 au deuxièm e

adulte du ménage et les enfants de plus de 14 ans et 0,3 pour les enfants de moins de 14 ans. Cette

dernière est plus adaptée dans les pays européens.

Échelle d’Oxford

Ce système de pondération donne le coefficient 1 au premier adulte, le coefficient 0,7 à tout adulte

supplémentaire et le coefficient 0,5 à tous les individus du ménage âgés de moins de 15 ans.

Échelle de la FAO

Ce système de pondération traite l’effet de structure de famille en tenant compte du sexe et du groupe

d’âges des individus du ménage. Elle est donc plus détaillée que les deux échelles précédentes et plus

adaptée au cas des pays africains. Les estimations sont données dans le tableau suivant :

Tableau 2 : Échelle d’équivalence de la FAO

Classe d'âge Homme Femme

0- 1 an 0,27 0,27

2- 3 ans 0,45 0,45

4- 6 ans 0,61 0,61

7- 9 ans 0,73 0,73

10- 12 ans 0,86 0,73

13-15 ans 0,96 0,83

16-19 ans 1,02 0,77

20-50 ans 1,00 0,77

51 ans et plus 0,86 0,79

Source : FAO.

AFRISTAT a montré dans son ouvrage intitulé Méthodologie d’élaboration de la ligne de

pauvreté sur une base harmonisée : Bilan dans les États membres d’AFRISTAT (P. 97) :

« Sur ce point, le constat est que les pays peuvent raisonner indifféremment en dépense par


de l’UEMOA 2010


tête ou en dépense par unité de consommation. En réalité, il s’agit à ce niveau, moins d’une

insuffisance que d’illustrer la divergence des pratiques dans les Etats. Les analyses

précédentes ont montré que quelle que soit l’approche retenue, on n’enregistre pas de

différences significatives par rapport à l’évaluation de la pauvreté. Le problème qu’il convient

toutefois de soulever est de définir une échelle d’équivalence vraiment adaptée à la structure

des ménages des Etats membres.»

Ainsi dans toute la suite de notre étude :

Le niveau de vie sera appréhendé à partir de la consommation annuelle

totale par tête ;

La consommation annuelle totale par tête sera considérée comme un

proxy de pauvreté monétaire.

Nous ferons l’analyse à partir des quantiles de la consommation

annuelle totale par tête.

Nous définirons les ménages les plus pauvres monétairement comme les ménages

appartenant au premier décile de niveau de vie c'est-à-dire les 10% des ménages

ayant les plus faibles niveaux de vie. Le dixième décile comme étant les ménages les

plus riches c'est-à-dire les 10% des ménages ayant les niveaux les plus élevés.

La Consommation Annuelle Totale par Tête

La consommation annuelle totale par tête (CATT) représente la consommation

annuelle par membre du ménage.

Dans cette partie, nous analyserons la consommation annuelle par tête des ménages

de l’UEMOA. Le Graphique 2 donne la distribution de la consommation annuelle par

tête selon les percentiles de la pauvreté monétaire.

L’analyse de la consommation annuelle par tête suivant les percentiles de la pauvreté

monétaire met en évidence les disparités entre catégorie au sein de c ette typologie.

On remarque qu’une personne d’un ménage appartenant au dernier percentile P99



(les 1% des ménages les plus riches) dépense en moyenne par an 7471350 FCFA

contre 50580 FCFA pour une personne d’un ménage appartenant au premier

percentile P1 (les 1% des ménages les plus pauvres), soit environ un rapport (P99/P1)

de 148 (les 1% les plus riches dépensent environ 148 fois plus que les 1% les plus

pauvres). Par ailleurs, il est à remarquer que différence ne semble pas élevée entre les

dépenses de consommation du percentile 1 jusqu’au percentile 89 mais les 10% les

plus riches détiennent presque toutes les dépenses de consommation.

Graphique 2 : Distribution de la consommation annuelle par tête selon les percentiles

de la pauvreté monétaire de l’UEMOA.




Chapitre IV : Profils de consommation des ménages

IV.1. Analyse descriptive de la structure de consommation des ménages

IV.1.1. Structure de consommation dans les principales agglomérations de

l’UEMOA

Graphique 3 : Structure de consommation selon les agglomérations de l’UEMOA.


On s’intéresse ici aux coefficients budgétaires. Le Graphique 3 donne la structure de

consommation selon les principales agglomérations de l’UEMOA. L’examen de ce

graphique montre dans toutes les principales agglomérations que la part consacrée à

la fonction alimentation et boissons non alcoolisées dans les dépenses totales de

consommation est la plus élevée. En fait, elle atteint sa plus grande valeur à Bamako

représentant ainsi 41,0% de la consommation totale. Ensuite vient le Niger avec

36,0%. La plus faible proportion est observée à Abidjan avec environ 23,0% de la


de l’UEMOA 2010


consommation totale. Le plus faible coefficient budgétaire observé à Abidjan peut

sans doute s’expliquer par le fait que les ménages abidjanais consacrent une part

importante pour les restaurants et hôtels (13,0%) par rapport aux autres

agglomérations sauf Lomé. Selon Mireille Moutardier dans son article intitulé

« évolution du budget des ménages : le poids des dépenses d’habitation et de transport », les

repas sont de plus en plus pris à l’extérieur. Les deux principales raisons de ce

phénomène sont la pratique de la journée continue et l’expansion du travail féminin.

Cette dernière raison renforce à double titre le phénomène car plus les femmes

travaillent, plus elles déjeunent à l’extérieur et moins elles sont disponibles pour

préparer le déjeuner du conjoint et des enfants.

Il est à remarquer que la part budgétaire accordée aux articles d’habillement et de

chaussures atteint sa valeur maximale à Bissau et à Dakar (6,0% de la consommation

totale). Ensuite suit celle observée à Niamey qui est de 5,0%. Cette proportion varie

de 3,0 à 4,0% dans les autres capitales.

La part des dépenses en boissons alcoolisées, tabacs et autres stupéfiants est la plus

faible dans toutes les capitales de l’union par rapport aux autres fonctions de

consommations. Cette proportion varie très peu selon les agglomérations. En effet,

elle représente moins de 2,0% dans toutes les agglomérations. Sa plus grande valeur

est constatée à Ouagadougou (1, 4% de la consommation totale). La plus petite valeur

est observée à Dakar (0,40% de la consommation). Ces résultats peuvent être

expliqués par la place que la religion occupe dans les sociétés des pays de l’UEMOA.

En effet, seulement 3,0% des chefs de ménage de l’UEMOA sont sans religion alors

que les principales religions présentent dans l’espace UEMOA condamnent l’abus

d’alcool, des tabacs et des autres stupéfiants. Cette dernière raison peut expliquée le

fait que sont retissant quand il s’agit de donner des montants exacts pour ladite

fonction de consommation de peur d’être mal vus dans la société.


de l’UEMOA 2010


La fonction logement, eau, électricité, gaz et autres combustibles occupe la seconde

place dans les besoins des ménages de l’UEMOA après l’alimentation et les boissons

non alcoolisées. C’est à Dakar qu’elle est la plus importante. En effet, elle représente

22,0% de la consommation totale alors qu’elle varie de 13,0 à 18,0% dans les autres

agglomérations.

Le coefficient budgétaire du transport de Bissau dépasse celui des autres

agglomérations. Les ménages de Bissau consacrent en moyenne 16,0% de leur budget

pour le transport. Ce coefficient budgétaire varie peu selon les capitales et sa plus

faible valeur est celle observée à Dakar qui est de 8,0%.

La part des autres fonctions de consommation dans le budget des ménages ne

semblent pas avoir une différence considérable entre les agglomérations. Il s’agit des

fonctions comme la santé, l’enseignement, la communication, les loisirs et cultures,

l’équipement des ménages et les biens et services divers. Ces résultats ne sont pas

surprenants car les ménages des agglomérations de l’UEMOA ont certaines

caractéristiques semblables.

En somme, l’on peut dire que la structure de consommation semble variée selon

des agglomérations. Par exemple, dans certaines agglomérations, les ménages

accordent une très grande importance à la fonction transport tandis que pour

d’autres c’est le logement qui importe après l’alimentation. Par ailleurs, certaines

fonctions de consommation ne semblent pas beaucoup varier entre les

agglomérations en termes de coefficient budgétaire.



IV.1.2. Structure de consommation selon les déciles du niveau de vie

Graphique 4 : Structure de consommation selon les déciles de niveau de vie.


L’intérêt de cette section est de d’étudier la relation entre la structure de

consommation et les déciles de la pauvreté monétaire. Ainsi le Graphique 4 donne la

structure de consommation des ménages de l’UEMOA selon les déciles de niveau de

vie. On observe que les coefficients budgétaires de certaines fonctions de

consommation augmentent au fur et à mesure que l’on augmente de niveau de vie.

Tandis que les coefficients budgétaires de certaines d’autres baissent suivant les

déciles de niveau. Aussi faut-il noter que certaines ne semblent pas avoir une

corrélation linéaire avec la pauvreté monétaire. Pour ce dernier cas, il s’agit des

fonctions comme la santé, les articles d’habillement et les biens et services divers. Les

fonctions négativement liées à la pauvreté monétaire sont : l’alimentation, le


de l’UEMOA 2010


logement, les boissons alcoolisées, les restaurants et hôtels. Par contre, celles comme

équipement du ménage, le transport, la communication et les loisirs et cultures et

l’enseignement sont positivement corrélées à la pauvreté monétaire.

Les graphiques 5, 6, 7 et 8 suivants nous permettront de bien cerner ces derniers

résultats.

L’alimentation et les boissons non alcoolisées, une fonction plus représentée dans

le budget des ménages pauvres des principales agglomérations de l’UEMOA

Le Graphique 5 donne les dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et les

coefficients budgétaires de l’alimentation et les boissons non alcoolisées selon les

déciles de niveau de vie.

On constate qu’en moyenne les dépenses annuelles par tête de l’alimentation et les

boissons non alcoolisées représentent la part la plus élevée dans le budget de

consommation des ménages pauvres dans l’UEMOA. En effet, en moyenne un

individu d’un ménage du premier décile consacre environ 39,0% de son budget de

consommation pour l’alimentation et les boissons non alcoolisées. Alors qu’un

individu appartenant à un ménage plus aisé (les ménages appartenant au dixième

décile) consacre en moyenne 28 ,0% de son budget à cette fonction. On constate

également le coefficient budgétaire pour l’alimentation et les boissons non alcoolisées

diminue au fur et à mesure que l’on augmente de décile de niveau de vie des

ménages.

En termes de montant, une personne d’un ménage appartenant au premier décile

dépense en moyenne 34460 FCFA par an pour l’alimentation et les boissons non

alcoolisées alors que ce montant s’élève à 838025 FCFA pour une personne d’un

ménage plus aisé (soit environ 24 fois plus élevé que pour la dépense d’un individu

appartenant à un ménage du premier décile).



En résumé, nous constatons que les ménages pauvres consacrent une part très

importante de leur budget à la fonction de consommation alimentation et boissons

non alcoolisées.

Graphique 5 : Dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et Coefficient budgétaire de l’alimentation et boissons non alcoolisées suivant les déciles de niveau de vie

Source : EDM 2008, calcul de l’auteur

Les boissons alcoolisées, tabacs et autres stupéfiants, une fonction ayant un très faible coefficient budgétaire dans les principales agglomérations de l’UEMOA mais élevé chez les ménages pauvres On observe à partir du Graphique 6 que le coefficient budgétaire pour les boissons

alcoolisées, tabacs et autres stupéfiants pour les 10% des ménages les plus pauvres

est plus élevé que ceux des 10% les plus riches et suit une tendance à la baisse

jusqu’au troisième groupe de décile. Quant au montant, l’on constate qu’il y a une

très grande inégalité entre les ménages aisés et les ménages pauvres. En effet, un

ménage appartenant au premier décile dépense en moyenne environ 865 FCFA par

an pour les boissons alcoolisées, tabacs et autres stupéfiants tandis que la

consommation par personne d’un ménage plus aisé est environ 20210FCFA soit

environ 23 fois plus élevé. Cette très grande inégalité en montant est due au fait que

les riches et les pauvres ne consomment pas les mêmes types d’alcools, de

cigarettes… En effet, dans l’UEMOA, les pauvres consomment en général les alcools



traditionnels de fabrication locale moins chers tandis que les riches utilisent en

général les alcools importés provenant du reste du monde donc coûteux.

Graphique 6 : Dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et en coefficient budgétaire des boissons alcoolisées, tabacs et autres stupéfiants suivant les déciles de niveau de vie.


Le Logement, eau, électricité, gaz et autres combustibles, deuxième souci des ménages pauvres Un ménage pauvre utilise environ 20% de son budget pour se loger,

s’approvisionner en eau, électricité et les autres combustibles tandis qu’un ménage

aisé consacre environ 17% (cf. Graphique 7). Il faut dire que la part consacrée à cette

fonction de consommation tend à baisser au fur à mesure que le niveau de vie du

ménage augmente. Elle est donc négativement corrélée à la pauvreté monétaire. En

termes de montant en FCFA, on note qu’il y a une différence nette entre les pauvres

et les riches. Cela est dû au fait que les ménages riches accordent une plus grande

importante au luxe par rapport aux ménages pauvres, qui en général, ne cherchent

qu’à trouver des demeures modestes où ils peuvent vivre de manière très simple.

Graphique 7 : Dépense annuelle moyenne par tête en FCFA et en coefficient budgétaire de la fonction logement suivant les déciles de niveau de vie.




Restaurants et hôtels, des fonctions de consommation plus représentées dans le budget des ménages pauvres dans l’UEMOA Graphique 8 : Dépenses annuelles moyennes par tête en FCFA et en coefficient budgétaire de

la fonction restaurant suivant les déciles de niveau de vie.


On constate que plus on est pauvre, plus le coefficient budgétaire est élevé pour les

restaurants et les hôtels c'est-à-dire que cette fonction est négativement corrélée à la

pauvreté monétaire. En termes de montants, on observe les ménages aisés dépenses


de l’UEMOA 2010


environ 3 fois plus que les ménages modestes. Le Graphique 8 affiche ces derniers

résultats.

Nous remarquons que la plupart des fonctions sont plus représentées dans le budget

des ménages les plus riches. En effet, la tendance générale de ses fonctions est : plus

l’on est pauvre moins l’on consacre une part budgétaire élevée pour ces fonctions.

Par ailleurs, en termes de montant en FCFA, les dépenses annuelles de

consommation par tête des riches sont très élevées devant celles des pauvres (cf.

Annexe 1). Il s’agit des fonctions :

Meubles, articles de ménages et entretien courant du foyer ;

Transport ;

Communication ;

Loisirs et cultures ;

Enseignement.


de l’UEMOA 2010


IV.1.3. La structure de consommation varie-t-elle selon les principales

agglomérations de l’UEMOA ?

Pour voir si la structure de consommation varie selon les agglomérations, nous

ferons des tests sur les moyennes des différentes fonctions de consommations entre

les agglomérations. Nous disposons douze fonctions de consommation décrit sur les

individus de chaque agglomération. L’idée est que pour une fonction donnée, on

teste si la moyenne est la même chose entre les agglomérations. Le principe du test

est résumé dans l’encadré suivant :

Encadré 4 : test statistique

On est en présence de deux ´échantillons indépendants, l ’un de taille n1, de moyenne 1X et variance

, issu d’une loi N(μ1,

) et l ’autre de taille n2, de moyenne 2X et variance , issu d’une loi

N(μ2, ). Les deux moyennes des lois et les deux variances sont inconnues. On souhaite comparer

les deux moyennes μ1 et μ2 sur la base des échantillons. Essentiellement, les questions qui se posent

sont de savoir si l’on peut décider a un niveau de risque α donné si elles sont différentes (cas

bilatéral) ou si l’une est supérieure à l’autre (cas unilatéral). Ce type de situation, bilatérale ou

unilatérale, est très fréquent car on est souvent amené à comparer deux populations réelles ou

virtuelles suivant leurs moyennes.

Si les deux lois mères n’ont pas même variance on peut utiliser, comme pour l’intervalle de confiance,

le fait que, pour de grands ´échantillons (n1 et n2 supérieurs `a 100). Faisons l’exemple d’un test

unilatéral. Les hypothèses de tests sont H0 : μ1−μ2 = 0 vs. H1 : μ1−μ2 < 0. il n ’existe pas de méthode

exacte dans le cas général où

. Ainsi si les deux lois mères n’ont pas même variance on peut

utiliser, le fait que, pour de grands échantillons

(n1 et n2 supérieurs `a 100) :

Ainsi, à un niveau approximativement égal à α, on a, par exemple dans le cas

bilatéral, la règle de rejet :

Les quantiles Z étant lus sur la loi N(0 ; 1).

Nous testerons trois fonctions de consommation à savoir l’alimentation, le logement,

le transport. Ces trois fonctions de consommation représentent plus de 50% des


de l’UEMOA 2010


dépenses de consommation des ménages dans toutes les agglomérations. La

méthodologie du test est présentée dans l’annexe.

Tableau 3 : Résultats du test de trois fonctions de consommation entre les principales agglomérations

Fonctions Les principales agglomérations de l'UEMOA

Cotonou Ouagadougou Abidjan Bissau Bamako Niger Dakar Togo

Alimentation Ho H1 H1 H1

H1 H1 H1

Logement H1 H1 H1 H1

Ho H1 H1

Transport H1 H1 H1 H1

Ho H1 H1


Note : Ho dans la case signifie qu’il y a égalité au plus au seuil de 5% et H1 dans le

cas contraire.

A partir de l’analyse de ce tableau, l’on peut affirmer que la structure de

consommation varie dans les agglomérations de l’UEMOA.


de l’UEMOA 2010


IV.2. Élaboration des profils de consommation des ménages

L’objectif de cette partie est de mettre en place un profil de consommation des

ménages à partir d’une catégorisation des ménages selon leur structure de

consommation. Pour atteindre cet objectif, nous commencerons par une brève

description des variables suivie d’une analyse en composantes principales (ACP)

pour aboutir sur une classification hiérarchique.

IV.2.1. Description des variables

Nous utiliserons les 12 fonctions de consommation précitées. Les variables sont

continues. Nous rappelons que travailler sur les dépenses brutes n’est pas la même

chose que travailler sur les pourcentages. En effet, l’idée derrière les pourcentages est

de faire ressortir la répartition des dépenses par poste tandis que pour les données

brutes, l’objectif est de pouvoir étudier simultanément la répartition et le niveau des

dépenses c'est-à-dire les dépenses relatives et absolues.

Comme, il a été montré dans la section précédente que la structure de consommation

varie selon les agglomérations, nous analysons les pourcentages relatifs dans le

budget de consommation. Ces variables sont données dans le tableau ci-dessous.

Tableau 4 : Les variables pour l’ACP et la classification

Variables Libellés

CA01PR Coefficient budgétaire relati f de l 'alimentation et boissons non alcoolisées

CA02PR Coefficient budgétaire relati f des boissons alcoolisées, tabacs et autres s tupéfiants

CA03PR Coefficient budgétaire relati f d'articles d'habillement et chaussures

CA04PR Coefficient budgétaire relati f de logement, eau, électrici té, gaz et autres combustibles

CA05PR Coefficient budgétaire relati f de Meubles , articles de ménages et entretien courant du foyer

CA06PR Coefficient budgétaire relati f Santé

CA07PR Coefficient budgétaire relati f Transport

CA08PR Coefficient budgétaire relati f Communication

CA09PR Coefficient budgétaire relati f Loisirs et cultures

CA10PR Coefficient budgétaire relati f Enseignement

CA11PR Coefficient budgétaire relati f Restaurants et hôtels

CA12PR Coefficient budgétaire relati f Biens et services divers

Source : L’auteur


de l’UEMOA 2010


Apres cette présentation sommaire des données nous passons à l’ACP.

IV.2.2. Analyse en Composantes Principales

L’objectif vise à travers cette partie est d’avoir une première idée en vue de la

classification que nous envisageons mais dans l’interprétation nous nous

contenterons de donner un sens au premier plan factoriel. Pour ce faire, nous

adoptons la démarche suivante : dans un premier temps nous déciderons du nombre

d’axe à retenir, puis il sera question d’interpréter et de donner un sens à chacun des

axes du premier plan.

Mise en œuvre de l’ACP

Le graphique suivant représente le premier plan factoriel pour les variables.

Graphique 9 : le nuage dual sur le premier plan factoriel

Source : EDM, calcul de l’auteur


de l’UEMOA 2010


Le nombre d’axe à retenir

L’histogramme des valeurs propres permet de décider du nombre d’axes à retenir. Le

Tableau suivant présente l’histogramme des valeurs propres. Il ressort de l’analyse

de ce tableau que le premier axe représente 14,77% de l’inertie total et le deuxième

axe 11,46%. Le premier plan représente donc environ 26,24% de l’inertie totale.

Tableau 5 : Tableau des valeurs propres, histogramme des valeurs propres

Source : EDM 2008, calculs de l’auteur sur SPAD.

L’objectif principal étant de résumer l’information contenue dans la base de données.

Pour ce faire, il convient de retenir un grand nombre de valeurs propres pour

accroitre l’inertie. Dans l’optique d’une classification, nous retenons les 10 premiers

axes qui résument environ 93,24% (critère du taux d’inertie), les 6,76 % restant étant

assimilables à un bruit statistique.

Rappelons que pour l’interprétation, nous nous limiterons aux deux premiers axes

qui résument environ 26,24% de l’inertie.

Analyse des deux premiers axes factoriels

Les deux premiers axes factoriels rendent compte environ 26,24 % de l’information

totale. Pour l’interprétation, nous utiliserons deux outils que sont le cosinus carré

(CO2) et la contribution à la formation des axes.


de l’UEMOA 2010


Le premier axe

Le premier axe représente 14,77% de l’inertie totale.

Tableau 6 : Les variables contributives du premier axe.

Axe 1

Libellés des variables Coordonnées CO2 Contribution (%)

CA01PR -0,87 0,77 43,19

CA07PR 0,48 0,23 12,77

CA08PR 0,52 0,27 15,22

CA11PR 0,52 0,27 15,26

Total 86,44

Source : EDM, calcul de l’auteur.

Au regard du tableau ci-dessus, l’axe 1 oppose deux catégories de ménages :

D’un coté, l’on a des ménages qui consacrent une faible proportion de leur

budget de consommation pour les dépenses alimentaires relativement à leur

principale agglomération.

A l’opposé, l’on a des ménages qui mettent une part budgétaire élevée

relativement à leur principale agglomération au transport, à la

communication et aux restaurants et hôtels.

Par ailleurs, on note que 86,44 % de l’inertie de l’axe 1 sont apportées par ces

variables même si certaines d’entre elles, bien que contributives ne sont pas bien

représentées en témoigne leur faible cosinus carre.

Le second axe

Cet axe présente 11,46% de l’inertie totale. Au vu du tableau 6, oppose deux types de

ménages :


de l’UEMOA 2010


Les ménages qui ont coefficient budgétaire faible relatif à leur

agglomération pour les fonctions de consommations restaurants et hôtels,

le logement et l’alcool.

Aux ménages qui consacrent une part budgétaire élevée relative à leur

agglomération pour les fonctions : habillement, équipement des ménages

et autres biens et services divers.

Tableau 7 : Les variables contributives de l’axe 2.

Axe 2

Libellés des

variables Coordonnées CO2 Contribution (%)

CA11PR -0,57 0,32 23,41 CA04PR -0,36 0,13 9,29 CA02PR -0,34 0,11 8,18

CA03PR 0,37 0,14 9,97 CA05PR 0,47 0,22 16,35 CA12PR 0,52 0,27 19,70

Total 86,89

Source : EDM, calcul de l’auteur.

En termes d’inertie, on note que environ 87 % de l’inertie de l’axe sont apportées par

ces variables même si certaines d’entre elles, bien que contributives ne sont pas bien

représentées en témoigne leur faible cosinus carre.


de l’UEMOA 2010


IV.2.3. Classification hiérarchique Ascendante

Dans le cadre de notre analyse, nous utilisons la classification hiérarchique car les

données ne sont pas volumineuses et ascendante car elle est plus précise que la

classification descendante hiérarchique. Cependant, il convient de faire remarquer

que cette méthode est limitée en raison de la contrainte d’emboitement.

Encadré 5 : Bref aperçu de la classification

Lorsque nous disposons d’un ensemble d’individus décrits pars des variables (quelque soit

leur nature), les méthodes de classification cherchent à partitionner ces individus en

groupes homogènes ou classes. L’homogénéité des classes se traduit dans le sens ou les

individus d’une même classe vont se ressembler par rapport aux variables d’une même

classe. Même si le nombre de classe n’est pas connu a priori, il doit respecter une certaine

logique : il est doit être faible puisque la méthode se veut avant tout une synthèse de

l’information. Si les données présentent des classes naturelles, on pourrait s’attendre a les

retrouver. Dans le cas général, la recherche d’une partition optimale conduit a une explosion

combinatoire, c’est pourquoi dans la pratique on recherche la partition optimale pour un

nombre de classes fixe.

Dans les méthodes de classifications, deux distances sont utilisées : une entre les individus

appelée critère de dissimilation et une autre entre les groupes d’individus appelée critère

d’agrégation. Ces distances sont nombreuses et varient selon l’objectif de l’étude envisagée

ainsi que la nature des données.

L’objectif de cette partie est de choisir dans un premier temps la meilleure partition

(partition optimale) et dans un second et dernier lieu de faire une description de cette

partition optimale.


de l’UEMOA 2010


Choix de la partition optimale

Graphique 10 : Histogramme des indices de niveaux et dendrogramme

Source : EDM 2008, calculs de l’auteur sur SPAD.


de l’UEMOA 2010


Il s’agit ici de déterminer la partition qui indique le nombre optimal de classes de

ménages. Cette partition dégage les classes où les ménages qui s’y retrouvent sont

plus proches du point de vue des variables. Pour déterminer cette partition, nous

allons nous baser sur les indices de niveau. Ces indices, relatifs à chaque niveau

d’agrégation, forment une suite croissante qui est représenté graphiquement par un

histogramme.

Comme l’indique les coupures sur le dendrogramme, d’après l’histogramme des

indices de niveau, on peut envisager 2, 4 ou 10 classes. Dès lors l’on se pose la

question suivante : quelle partition faut-il retenir parmi les trois meilleures

partitions ?

Même si le nombre de classe n’est pas connu a priori, il doit respecter une certaine

logique : il est doit être faible puisque la méthode se veut avant tout une synthèse de

l’information. Ainsi, on retient la partition en 4 classes car la partition en 10 classes

est élevée et 2 est aussi très faible.

Tableau 8 : Les trois meilleures partitions.

Première partition Troisième partition

Classe Effectif Classe Effectif

1 4826 1 1216

2 459

2 3064 3 534

4 2617

Deuxième partition 5 394

Classe Effectif 6 543 1 1675 7 169

2 3151 8 274

3 937 9 676 4 2127 10 1008



de l’UEMOA 2010


IV.2.4. Description des classes

Nous présenterons ici les quatre classes obtenues à partir de la structure de

consommation des ménages de l’UEMOA. Les résultats sont affichés dans Annexe 4.

Classe 1 : Profil 1

Cette classe regroupe 21% des ménages de l’échantillon pour lesquels les besoins

d’habillement occupent la première place. En effet, ces ménages consacrent en

moyenne 4,3% de plus que la moyenne de leurs agglomérations pour la fonction

habillement. Ils ont également un coefficient budgétaire relatif relativement élevé

(+2,6%) pour la fonction autres biens et services divers. Par contre, ils ont 3,3 % de

moins que le coefficient budgétaire pour l’alimentation de leurs agglomérations et

2% de moins pour les fonctions logement et restaurant.

Classe 2 : Profil 2

La classe 2 regroupe environ 40% des ménages de l’échantillon. Elle est la classe la

plus grande en termes de taille. Elle est composée des ménages qui ont des parts

budgétaires relatives conséquentes pour l’alimentation (+11,8%) et relativement

élevées pour la fonction logement (+2,8%). Par ailleurs, ils ont des coefficients

budgétaires relativement faibles pour les fonctions restaurant ( -4,0%), transport (-

3,5%) et communication (-2,0%).

Classe 3 : Profil 3

La classe 3 est la plus petite et représente 12% des ménages de l’échantillon. La

fonction de consommation dominante pour les ménages de cette classe est

l’enseignement. En effet, le coefficient budgétaire relatif pour la fonction

enseignement est de +6,53%. Ensuite viennent les loisirs (+4,34%) et le Transport

(+2,16%). Par contre, ces ménages consacrent des parts budgétaires relatives faibles

pour le restaurant (-2,0%) et l’alimentation (-7,0%).

Classe 4 : Profil 4


de l’UEMOA 2010


Ce profil regroupe environ 27% des ménages de l’échantillon. Elle est composée des

ménages qui ont un coefficient budgétaire relatif élevé pour les fonctions restaurants

et hôtels (+9,5%), transport (+6,0%).et relativement élevé pour la fonction

communication (+2,8). Cependant, ces ménages ont en moyenne un coefficient

budgétaire relatif très faible pour la fonction alimentation et boissons non alcoolisées

(-13,0%).

IV.3. Profils de consommation et la pauvreté monétaire

Il s’agit de voir le lien entre les profils de consommation et la pauvreté monétaire.

Pour ce faire nous faisons des régressions linéaires pour chaque profil de

consommation dans l’UEMOA et ses huit principales agglomérations. Pour voir ce

lien, nous utiliserons le test du coefficient de corrélation linéaire de Pearson. Donc, il

s’agit des corrélations linéaires. Ainsi, dans toute la suite, lorsqu’on parle de

corrélation sans autres précision, il s’agit de corrélation linéaire.

Le Tableau 9 résume les principaux résultats de la corrélation entre les profils de

consommation et les deux formes de pauvreté. Ce tableau est réalisé de la manière

suivante :

On a ‘‘-‘’ lorsque le coefficient de la variable explicative est négative

(indicateur de la pauvreté, dans ce graphique représenté par x) et R2

compris entre 0,20 et 0,40 non inclus et ‘’+ ‘’quand le coefficient de X est

positif ; (significatif à 10 %)

On parlera de ‘’--'’ lorsque le coefficient de X est négatif et R2 compris

entre 0,40 et 0,60 non inclus et ‘’++’’ quand le coefficient de X est positif ;

(significatif à 5%)

On mentionnera ‘’---‘’ lorsque le coefficient de X est négatif et R2

compris entre 0,60 et 1 et ‘’+++’’ quand le coefficient de X est positif ;

(significatif à 1%)


de l’UEMOA 2010


Un signe négatif dans ce tableau signifie que le profil considéré est négativement

corrélé avec la pauvreté c'est-à-dire que la proportion des ménages appartenant au

profil diminue avec l’augmentation du niveau de vie des ménages. Par contre, un

signe positif dans ce tableau désigne que le profil considéré est positivement corrélé à

la pauvreté c'est-à-dire que la proportion des ménages appartenant au profil

augmente avec le niveau de vie des ménages.

L’analyse du Tableau 9 montre que le profil 2 est négativement corrélé avec la

pauvreté monétaire dans l’UEMOA et toutes ses agglomérations sauf Dakar au seuil

de 1%. Le contraire est observé pour le Profil 3. Comme le Profil 3, le profil 4 est aussi

positivement corrélé avec la pauvreté monétaire à 1% à Cotonou, Ouagadougou et

Abidjan. Par contre ce profil est négativement corrélé à Dakar. Enfin le profil 1 est

positivement corrélé à la pauvreté monétaire dans l’UEMOA et à Abidjan à un seuil

de 1%. Il faut aussi noter que ce dernier est positivement corrélée à Bissau, Niamey et

à Dakar mais à un seuil de 10%.

Tableau 9 : Corrélation entre les Profils de consommation et la pauvreté monétaire

Profils de Consommation

Profil 1 Profil 2 Profil 3 Profil 4

Cotonou --- +++ +++ Ouagadougou --- +++ +++

Abidjan +++ --- +++ +++

Bissau + --- +++

Bamako --- +++

Niamey + --- +++

Dakar + ---

Lomé --- +++

UEMOA +++ --- +++ +



de l’UEMOA 2010


Chapitre V : Déterminants des profils de consommation

L’objectif de cette section est d’analyser les déterminants des profils de

consommation des ménages. Dans le cadre de ce travail, nous n’analyserons que les

déterminants de deux profils de consommation à savoir le Profil 2 et le Profil 4.

Comme, nous n’avons a priori aucune idée sur les variables explicatives de ces

profils, nous ferons d’abord une analyse descriptive au sein des deux profils de

consommation précités pour finir par faire une régression logistique. Cette analyse

descriptive est très importante dans le sens où elle nous permettra d’avoir une idée

sur les variables qui peuvent avoir une influence significative ou pas sur la

probabilité d’appartenance à ces profils.

Au niveau de chaque modélisation économétrique, un diagnostic sera effectué au

premier abord pour améliorer la qualité de nos estimateurs.

Encadré 6 : A propos du diagnostic

Il existe plusieurs outils pour améliorer la qualité du modèle. Ces outils permettent de détecter

les observations influentes et celles qui sont très mal expliquées. On relève ainsi :

- Les résidus de Pearson

L’idée est de détecter les observations qui ne suivent pas le mouvement général.

Ces derniers sont appelés « outliers ». Dans la pratique, on a très souvent recours aux résidus

standardisés de Pearson. Les outliers sont les observations vérifiant :

- Les « leverages »

Tout comme les résidus de Pearson ils permettent de voir les observations qui ne suivent pas le

mouvement général.

- La distance de Cook

Pour un individu i, elle mesure l’influence que celui-ci a sur le modèle. Les observations qui

peuvent avoir une influence sur les coefficients sont celles pour lesquels :

où Ci représente

la distance de Cook pour l’observation i et n désigne le nombre total d’observations.

- Les « Dbeta »

Ils permettent déceler les points qui ont une influence significative dans la détermination des

coefficients de régression. En effet, ils permettent de mesurer l’effet du retrait d’une observation i

sur la valeur estimé des coefficients.


de l’UEMOA 2010


V.1. Déterminants du Profil 2

L’objectif de cette section est d’identifier les facteurs qui influencent le Profil 2.

V.1.1. Analyse descriptive du Profil 2

Profil 2 suivant les principales agglomérations de l’UEMOA

Le Graphique 11 donne la proportion des ménages des principales agglomérations

de l’UEMOA appartenant au Profil 2. Il apparait ainsi que les ménages de Niamey

appartiennent plus fréquemment au Profil 2 que ceux des autres agglomérations

(environ 43% des ménages de Niamey appartiennent à ce profil). Ensuite vient

Bamako avec 42%. Bissau et Ouagadougou se demarquent en troisième position avec

41% chacune. Les moins fréquents dans ce profil sont les ménages d’Abidjan (38%).

Graphique 11 : Profil 2 et les principales agglomérations de l’UEMOA.



de l’UEMOA 2010


Profil 2 et les typologies des ménages

Tableau 10 : Profil 2 et les typologies des ménages.

Cotonou Abidjan Bissau Bamako Niamey Dakar Lomé UEMOA

Typologie éco-démographique des ménages

Couple + Enfants 43,9 44,2 38,1 42,3 42,6 36,9 39,7 36,0

Couple + Jeunes adultes à charges

36,7 38,8 39,0 45,2 45,7 40,1 38,2 35,5

Isolé + jeunes/enf à charges 48,1 40,4 47,4 41,7 53,6 37,0 40,8 45,7

Ménages Complexes 28,8 34,4 41,6 42,2 36,2 40,5 48,6 34,0

Ménage sans jeune à charge 27,0 31,0 38,2 45,9 45,5 39,6 38,0 35,3

Typologie des ménages selon le lien de parenté avec le CM

Ménage unipersonnel 27,5 27,0 34,3 43,5 40,3 37,4 37,6 33,3

Couple sans enfant 27,3 43,3 40,0 50,0 51,1 31,8 34,2 34,7

Couple avec enfants 42,9 41,5 37,4 41,7 44,6 40,2 39,5 36,0

Ménage monoparental nucléaire

55,1 47,7 46,5 34,8 42,6 58,7 40,7 47,5

Ménage monoparental élargi 39,7 44,2 48,7 44,6 48,6 32,5 43,8 45,3

Ménage de famille élargie 34,1 35,7 39,2 43,9 41,9 40,3 41,7 42,1


Le Tableau 10 donne la proportion des ménages appartenant au profil 2 dans les

principales agglomérations de l’UEMOA suivant les deux typologies (éco-

démographique du ménage et selon le lien de parenté avec le CM).

L’analyse des résultats de la typologie éco-démographique des ménages montre que

les ménages isolés avec des jeunes ou enfants à charge appartiennent plus

fréquemment au Profil 2 que les autres types de ménages dans l’UEMOA. En effet, ce

profil contient 45,7% des ménages isolés avec jeunes ou enfants en charge de

l’UEMOA. La valeur des autres modalités (couples avec enfants, couples avec des

jeunes adultes en charge, ménages complexes et ménages sans jeune en charge) varie

entre 34,0% et 36,0%. Visuellement, cette variable semble avoir une influence

significative sur le Profil 2 dans l’UEMOA.

On remarque également que les ménages isolés avec des jeunes ou enfants en charge

appartiennent plus fréquemment au Profil 2 que les autres types de ménages à


de l’UEMOA 2010


Cotonou (48,1%), à Niamey (53,6%) et à Bissau (47,4%). Les ménages complexes

appartiennent le plus souvent au Profil 2 à Lomé (48,6%) et à Dakar (40,5%) par

rapport aux autres types de ménages. Cependant, l’on note que les ménages sans

jeune en charge appartiennent plus fréquemment à ce profil à Bamako (45,9%) et

ceux composés des couples avec enfants à Abidjan (44,2%).

Par ailleurs, la variation entre les valeurs des différentes modalités de la variable

typologie éco-démographique est grande dans toutes les agglomérations sauf

Bamako. Ainsi, excepté Bamako, la typologie éco-démographique des ménages

semble avoir une influence significative dans les toutes les agglomérations de

l’UEMOA.

S’agissant de la typologie selon le lien de parenté avec le chef de ménage, l’on

observe que les ménages monoparentaux nucléaires appartiennent plus

fréquemment au Profil 2 que les autres types de ménage dans l’UEMOA et dans trois

agglomérations (Cotonou, Abidjan et Dakar). Cependant, on observe que les

ménages monoparentaux élargis sont plus caractérisés par ce profil à Bissau (48,7%)

et à Lomé (43,8%). Quant à Bamako et Niamey, les couples sans enfants sont les plus

distingués par le Profil 2. En effet, ce profil contient plus de la moitié des couples

sans enfant de Niamey (51,0%) et exactement la moitié de ceux de Bamako.

Visuellement, la typologie selon le lien de parenté avec le CM semble avoir un

impact sur le Profil 2 dans plusieurs agglomérations.

Profil 2 suivant le statut de contribution, le sexe et le groupe d’âges du CM

En ce qui concerne le sexe du CM, les ménages dirigés par une femme appartiennent

plus fréquemment au Profil 2 dans l’UEMOA et toutes ses agglomérations que les

ménages dirigés par un homme, sauf à Bamako et à Dakar. C’est à Cotonou (54,0%

des femmes de Cotonou appartiennent au Profil 2) que la proportion des femmes

appartenant à ce profil est la plus élevée par rapport aux autres agglomérations. Par


de l’UEMOA 2010


ailleurs, la variable sexe du CM ne semble avoir une influence significative qu’à

Cotonou.

Pour ce qui est de la variable statut de contribution du CM, on constate que les

ménages dirigés par une personne qui ne contribue pas aux dépenses du ménage

sont plus importants dans le Profil 2 dans l’UEMOA, Bissau et Ouagadougou. Pour

cette dernière agglomération, 50% des ses non contributeurs appartiennent à ce

profil. Visuellement, visiblement cette variable semble avoir une influence

significative à Ouagadougou, Abidjan, Bamako et Dakar.

S’agissant du groupe d’âges du CM, les ménages dirigés par une personne âgée d’au

moins 60 ans appartiennent plus couramment au Profil 2 dans toutes les

agglomérations de l’UEMOA sauf Bamako, Niamey et Dakar. Pour ces dernières

agglomérations, les plus jeunes (15 à 29 ans), les CM âgés de 30 à 44 ans et les CM

âgés de 45 à 59 appartiennent plus fréquemment à ce profil respectivement. En

regardant la variation intra de cette variable dans les agglomérations, on remarque

que cette variable semble avoir une influence significative à Cotonou, à

Ouagadougou et à Abidjan.

Tableau 11 : Profil 2 suivant le sexe du CM, son groupe d’âges et son statut de

contribution aux dépenses du ménage.

Cotonou Ouagadougou Abidjan Bissau Bamako Niamey Dakar Lomé UEMOA

Sexe du CM

Homme 33,5 40,5 37,1 38,7 42,8 43,1 39,4 39,1 39,3

Femme 54,4 45,4 38,8 47,0 40,0 44,9 38,1 40,9 43,7

Statut de contribution du CM Contributeur 38,9 40,7 37,7 41,0 43,0 43,9 39,1 40,0 40,5


Groupe d'âges du CM

15-29 ans 27,8 21,4 28,0 42,2 44,0 44,6 39,1 37,5 35,6

30-44 ans 39,8 40,6 37,1 42,6 40,6 42,9 41,8 39,6 40,6

45-59ans 39,8 50,2 39,1 36,9 43,8 43,7 36,9 39,7 41,3

60 ans et plus 56,3 54,5 54,7 43,6 43,5 43,4 38,8 48,6 47,9



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Profil 2 selon le Statut matrimonial du CM

L’analyse du Tableau 12 montre que les ménages dirigés par un veuf (47,5% des

veufs de l’UEMOA appartiennent à ce profil) appartiennent plus fréquemment au

Profil 2 dans l’UEMOA que ceux dirigés par les autres statuts matrimoniaux. On

observe la même chose à Dakar (46,2%), à Bamako (47,8%) et à Lomé (43,4%).

Cependant, les ménages dirigés par un polygame sont plus fréquents à

Ouagadougou (57,1%), à Abidjan (53,3%) et à Niamey (45,2%) dans ce profil. Les

ménages dirigés par une personne en union libre (61,5%) sont plus fréquents à ce

profil à Bissau. Enfin, pour Cotonou, ce sont les divorcés ou séparés qui sont les plus

importants au Profil 2.

Une observation visuelle de la différence entre les différentes modalités de la variable

dans les agglomérations montre que cette variable semble avoir une influence

significative dans toutes les agglomérations sauf Bamako et Niamey.

Tableau 12 : Profil 2 suivant le statut matrimonial du CM


Statut Matrimonial du CM

Marié(e) monogame 39,6 45,3 41,1 40,1 43,3 43,4 42,8 39,2 41,9

Marié(e) polygame 36,6 57,1 53,3 33,1 39,6 45,2 33,2 41,3 42,4

Union libre 44,4 46,0 33,0 61,5 0,0 0,0 0,0 38,9 28,0

Célibataire (jamais marié(e))

18,6 10,6 28,9 41,7 44,0 43,5 34,5 40,5 32,8

Divorcé(e)/ Séparé(e) 54,1 36,4 26,2 44,9 22,2 39,0 21,6 36,2 35,1

Veuf (ve) 53,5 52,8 48,6 45,9 47,8 42,1 46,2 43,4 47,5



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V.1.2. Modélisation économétrique du Profil 2

L’objectif principal de cette partie est d’expliquer à partir d’une régression logistique

les probabilités d’appartenance au Profil 2. Nous rappelons que Ouagadougou et

Lomé ont été enlevées de l’analyse économétrique compte tenu de la présence d’un

nombre important de valeurs manquantes.

L’appartenance d’un ménage au Profil 2 peut être influencée par plusieurs facteurs. Il

est donc question pour nous d’étudier ces facteurs explicatifs afin de pouvoir

déterminer les caractéristiques spécifiques des ménages appartenant à ce profil. Pour

atteindre cet objectif l’approche économétrique semble être la mieux adéquate. Bien

que l’analyse descriptive faite ci-dessus nous ait permis de dégager certaines

tendances, l’analyse économétrique permet de confirmer ou de réfuter celles-ci à

partir des tests statistiques bien définis.

De plus, l’outil économétrique présente l’avantage de pouvoir quantifier cet impact.

Nous commencerons cette partie en faisant un encadré sur la spécification du modèle

suivie d’une comparaison des estimateurs avant et après le diagnostic. Il s’agira

ensuite de faire des tests de validation du modèle retenu après diagnostic pour finir à

l’analyse et à l’interprétation économique des résultats de nos estimations.

Encadré 7 : Spécification du modèle du Profil 2

Nous utiliserons le modèle logit. Considérons, y une variable dichotomique caractéristique de

l’appartenance du ménage au Profil 2. Ainsi, pour un ménage i on définit :

L’équation du modèle est :

Où F est la fonction de répartition du modèle logistique. Elle est égale à : F

Xi représente un vecteur caractéristique du ménage i, Pi la probabilité d’appartenance au

Profil 2 et β les coefficients de la régression.

De la même façon, on obtient la spécification du Profil 4.


de l’UEMOA 2010


Amélioration de la qualité des estimateurs après le diagnostic

Le Tableau 13 donne les estimateurs après et avant diagnostic. A l’issu du diagnostic,

on a relevé 300 individus suspects dans l’UEMOA. Ces individus ont été retirés pour

l’estimation finale du modèle. On constate une amélioration globale du modèle dans

toutes les agglomérations. Tout d’abord, on a une diminution de l’estimateur du

maximum de vraisemblance (LR) ce qui témoigne une amélioration de la qualité du

modèle. On note également l’amélioration de plusieurs statistiques comme le R2 de

Mc Fadden, AUC. Ces différents critères de comparaison sont donnés dans le tableau

ci-dessous.

Tableau 13 : Estimateurs après et avant diagnostic 6 du Profil 2

Estimateurs Cotonou Abidjan

Après diagnostic Avant diagnostic Différence Après diagnostic Avant diagnostic Différence

taille n 862 908 46 863 918 55

Log maximum de vraisemblance -474,23 -530,78 -56,55 -483,77 -554,64 -70,86

R2 de McFadden 0,17 0,12 -0,05 0,14 0,09 -0,05

AUC 0,77 0,73 -0,04 0,74 0,70 -0,05

Bissau Bamako

taille n 843 867 24 794 837 43


R2 de McFadden 0,15 0,11 -0,03 0,06 0,04 -0,02

AUC 0,75 0,65 -0,10 0,65 0,63 -0,03

Niamey Dakar

taille n 843 873 30 835 853 18


R2 de McFadden 0,07 0,06 -0,01 0,07 0,05 #REF!

AUC 0,66 0,65 -0,02 0,67 0,65 0,58

UEMOA

taille n 5822 6122 300

Log maximum de vraisemblance -3747,26 -3980,82 -233,56

R2 de McFadden 0,04 0,03 -0,01

AUC 0,64 0,63 -0,01

Source : EDM 2008, calculs de l’auteur avec STATA.

Validation du modèle

Les tests suivants ont été effectués :

6 Seul le critère de résidus de Pearson a été utilisé pour le diagnostic (voir Encadré 6)


de l’UEMOA 2010


Test du rapport de vraisemblance

Le test du rapport de vraisemblance nous permet d’attester de la significativité

globale du modèle au seuil de 1 % dans l’UEMOA et toutes ses agglomérations. En

effet, la P value de la statistique LR nous permet de rejeter l’hypothèse de nullité de

tous les coefficients au seuil de 1 %. Par conséquent, au moins une des variables

indépendantes retenues intervient dans l’explication de l’appartenance au Profil 2.

Test de Wald

Ce test permet de vérifier la significativité individuelle des coefficients. Ainsi, on

constate que certaines variables ont un impact significatif sur la probabilité

d’appartenance au Profil 2.

Courbe de ROC

Elle traduit graphiquement le pouvoir prédictif du modèle. Plus la courbe s’écarte de

la première bissectrice, plus le pouvoir prédictif est élevé, et l’aire en dessous de la

courbe (AUC) s’approche de 1. Ainsi, cette aire dépasse 0, 60 dans toutes les

agglomérations pour ce modèle. Ce qui signifie que le modèle à une bonne

discrimination dans toutes les agglomérations.

Le Graphique 12 donne la courbe de ROC de Bissau pour le Profil 2. L’aire sous cette

courbe pour le modèle de Bissau est égale à 0, 7453 ce qui signifie que la

discrimination du modèle est bonne. Quelques courbes de ROC se trouvent au

niveau de l’annexe.


de l’UEMOA 2010


Graphique 12 : Courbe de ROC pour le profil 2 de Bissau

Source : EDM 2008, calculs de l’auteur sur STATA.

Test de classification du modèle

Le taux de bon classement de notre modèle dépasse 60,0% dans toutes les

agglomérations. Ce dernier résultat montre que le modèle est également bon. Pour

Abidjan, on observe à partir du Graphique 13 que le pourcentage global des

individus correctement classés est de 70,34%.

Graphique 13 : Table de prédiction du Profil 2 de Abidjan.


0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsi

tivity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity

Area under ROC curve = 0.7453


de l’UEMOA 2010


Analyse et interprétation des résultats de la régression logistique du Profil 2

Le tableau 14 donne les résultats de la régression logistique du Profil 2 dans les

principales agglomérations de l’UEMOA.

La variable sexe du chef de ménage a un effet significatif à 1% sur la probabilité

d’appartenance au Profil 2 dans l’UEMOA et à Cotonou. Un ménage dirigé par une

femme a significativement 5 fois plus de chance d’appartenir à ce profil qu’un

ménage dirigé par un homme à Cotonou et 1,5 fois pour l’UEMOA. Quant aux autres

agglomérations, le sexe du CM n’influence pas la chance d’appartenir au Profil 2.

Concernant le groupe d’âges du CM, on remarque que dans l’UEMOA, la chance

pour un ménage d’être dans le Profil 2 augmente significativement avec l’âge du CM

à un seuil de 1%. Dans les agglomérations, cette variable n’influe significativement

qu’à Cotonou et Abidjan. En effet, dans ces deux agglomérations, les ménages dirigés

par une personne âgée d’au moins de 60 ans ont au moins 4 fois plus de chance

d’appartenir à ce profil par rapport aux ménages dirigés par une personne plus jeune

(15 à 29 ans).

Il faut aussi dire que le niveau d’inscription du CM a un impact significatif et

variable dans trois agglomérations (Cotonou, Bamako et Dakar) sur ce profil. En

effet, à Cotonou, les ménages dirigés par une personne ayant un niveau d’inscription

secondaire a significativement moins de chance (Odds Ratio=0,42) d’appartenir au

Profil 2 par rapport aux ménages dirigés par une personne n’ayant aucun niveau

d’inscription. Tandis que le contraire est observé à Bamako et à Dakar.

Pour ce qui est de la typologie selon le lien de parenté avec le CM, on note qu’excepté

Bamako, toutes les autres agglomérations ont au moins une modalité de cette

variable qui agit significativement sur la probabilité d’appartenance au Profil 2.

Quant à la typologie éco-démographique des ménages, on constate que l’impact est

très important et varie selon les agglomérations. En effet, à Cotonou, les autres types


de l’UEMOA 2010


de ménages ont significativement moins de chance d’appartenir au Profil 2 par

rapport aux ménages composés de couples avec enfants. La même chose est

remarquée à Abidjan, à Bissau et à Bamako mais toutes les modalités ne sont pas

significatives. Par contre, les couples avec enfants ont moins de chance d’appartenir à

ce profil par rapport aux autres types de ménage dans les autres agglomérations.

Quant à l’UEMOA, les ménages sans jeune à charge ont 1,47 fois plus de chance que

les ménages composés d’un couple avec enfants d’appartenir au profil 2. Les autres

types de ménages ont plus de chance d’être dans ce profil par rapport aux couples

avec enfants.

Le statut matrimonial du CM est sans effet sur le Profil 2 à Bamako et à Niamey

même à un seuil de 10%. Pour les autres agglomérations, au moins une des modalités

est significative.

Le statut de contribution du CM a un effet sur la chance d’appartenance au Profil 2

seulement à Dakar mais à un seuil de 10%. En effet, les contributeurs ont moins de

chance d’appartenir au Profil 2 que les non contributeurs.

En ce qui concerne le groupe de quintile de la pauvreté monétaire, on observe que la

chance d’appartenir au Profil 2 diminue significativement dans l’UEMOA et dans

toutes ses agglomérations sauf Dakar au fur et à mesure que l'on augmente de niveau

de vie. Ce qui signifie aussi que sauf Dakar, les plus pauvres ont significativement

plus de chance d’appartenir au Profil 2 que les plus riches.


de l’UEMOA 2010


Tableau 14 : Résultats de la régression logistique du profil 2 : les odds ratio7

Caractéristiques du CM et du ménage Cotonou Abidjan Bissau Bamako Niamey Dakar UEMOA

Sexe du CM Masculin Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Féminin 4,98*** 1,43 1,15 0,60 1,07 0,80 1,48***

Groupe d'age du CM

15-29 ans Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

30-44 ans 1,14 1,25 1,04 0,71 0,76 1,08 1,31***

45-59ans 1,23 1,41 0,68 0,99 0,68 0,72 1,36***

60 ans et plus 5,16*** 4,27*** 1,32 0,93 0,78 0,75 1,73***

Niveau d'instruction du CM

Aucun Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Primaire 0,70* 1,12 1,37 1,42** 1,20 1,92*** 1,09

Secondaire 0,42*** 0,96 1,26 1,71*** 0,70 3,06*** 1,09

Supérieur 0,55** 1,20 1,26 1,43 1,20 1,02 0,97

Typologie selon le lien de parenté

avec le CM

Couple avec enfant Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Couple sans enfant 12,78*** 2,15 1,10 1,04 0,59 0,51 0,81

Ménage unipersonnel 8,10** 1,19 4,22 1,40 0,53 0,64 0,76

Ménage monoparental nucléaire 1,76 3,29** 1,87 1,05 0,59 3,56** 1,07

Ménage monoparental élargi 0,86 1,52 0,79 1,09 0,92 0,74 0,73**

Ménage de famille élargie 0,92 1,06 0,60* 1,04 0,55*** 0,79 0,89


Célibataire Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Marié(e) monogame 0,93 1,39 0,81 1,10 0,95 2,05** 1,38***

Marié(e) polygame 0,33** 1,21 0,39** 0,86 1,13 1,51 0,98

Union libre 2,38* 0,90 1,10 - - - 1,29

Divorcé(e)/ Séparé(e) 1,90 0,37** 0,91 0,48 0,61 0,29** 1,09

Veuf (ve) 0,93 1,13 0,70 2,20 0,69 3,23** 1,29

Typologie éco-démographique du

ménage

Couple + Enfants Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf


0,55** 0,49*** 0,51** 0,71 1,12 1,85** 0,81**

Isolé + jeunes/enf à charges 0,19*** 0,57 0,80 0,97 3,06*** 1,25 1,12

Ménages Complexes 0,08*** 0,24*** 0,48** 0,59** 0,78 2,04** 0,69***

Ménage sans jeune à charge 0,03*** 1,14 1,26 1,52 4,15** 2,27** 1,47**

Statut de contribution du CM

Non Contributeur Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Contributeur 0,92 2,05 0,95 1,35 0,84 0,56* 1,08

Quintile de la pauvreté monétaire

20% les plus pauvres(Q1) Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Q2 0,47*** 1,13 0,42*** 0,74 0,72 1,23 0,74***

Q3 0,39*** 0,45*** 0,20*** 0,34*** 0,40*** 1,53 0,53***

Q4 0,26*** 0,28*** 0,08*** 0,33*** 0,29*** 1,21 0,38***

20% les plus riches(Q5) 0,13*** 0,10*** 0,01*** 0,25*** 0,14*** 1,27 0,24***


7 Le raisonnement se fait à partir des odds ratio. Ainsi une valeur inférieure à 1 signifie que la

modalité a un effet négatif par rapport à la modalité de référence sur la variable expliquée. Une valeur

supérieure à 1 signifie que la modalité a un effet positif sur la variable expliquée par rapport à la

modalité de référence. L’avantage des odds ration est qu’elle permet simultanément d’avoir le rapport

de chance mais aussi le signe du coefficient.

Note : *= significatif au seuil de 10% **=significatif au seuil de 5% ***significatif au seuil de 1%

Réf = référence


de l’UEMOA 2010


V.2. Déterminants du Profil 4

Nous identifierons dans cette section les déterminants du Profil 4. La méthodologie

est la même que pour les déterminants du Profil 2. Nous ferons d’abord une analyse

descriptive et finir par faire une modélisation économétrique et plus précisément une

régression logistique.

V.2.1. Analyse descriptive du Profil 4

Profil 4 et les principales agglomérations de l’UEMOA

Il ressort de l’analyse du graphique ci-dessous que les ménages de Cotonou

appartiennent plus fréquemment au Profil 4 que ceux des autres agglomérations

(environ 28% des ménages de Cotonou appartiennent à ce profil). Bissau et Lomé se

placent en deuxième position avec 27%. Les moins fréquents dans ce profil sont les

ménages de Dakar et de Bamako (24%).

Graphique 14 : Profil 4 et les principales agglomérations de l’UEMOA

Source : EDM E008, calculs de l’auteur.


de l’UEMOA 2010


Profil 4 selon les deux typologies des ménages

Tableau 15 : Profil 4 suivant les typologies des ménages

Cotonou Abidjan Bissau Bamako Niamey Dakar Lomé UEMOA Typologie éco-démographique des ménages

Couple + Enfants 30,2 23,7 30,2 20,9 26,2 25,4 25,4 26,0


21,5 19,7 27,9 20,5 22,2 29,2 29,1 24,3

Isolé + jeunes/enf à charges 12,4 20,8 21,4 19,4 18,6 31,5 27,2 21,6

Ménages Complexes 21,2 27,0 24,8 24,9 29,1 22,3 20,0 24,2

Ménage sans jeune à charge 44,1 36,2 25,0 28,2 27,3 18,8 26,1 29,4

Typologie des ménages selon le lien de parenté avec le CM Ménage unipersonnel 47,7 40,5 28,6 23,9 33,3 15,7 27,5 31,0

Couple sans enfant 30,9 21,7 15,0 40,9 19,1 27,3 21,1 25,1

Couple avec enfants 26,2 23,1 27,2 19,0 25,0 24,3 25,4 24,3

Ménage monoparental nucléaire 10,2 16,9 23,3 21,7 20,4 19,6 30,9 20,4

Ménage monoparental élargi 8,2 21,2 19,4 20,3 24,3 28,2 21,9 20,5

Ménage de famille élargie 29,7 24,7 28,7 23,6 24,8 24,9 25,6 26,0


Le Tableau 15 donne la proportion des ménages appartenant au Profil 4 dans

l’UEMOA et ses principales agglomérations suivant les deux typologies des

ménages.

Concernant la typologie éco-démographique des ménages, les ménages sans jeunes à

charge (29,4%) appartiennent plus fréquemment au Profil 4 dans l’UEMOA que les

autres types de ménages. La même chose est observée à Cotonou (44,1%) et à Abidjan

(36,2%). Ce sont les ménages complexes qui appartiennent plus fréquemment à ce

profil que les autres types de ménages à Bamako (24,9%) et à Niamey (29,1%). Les

couples avec des jeunes adultes à charge à Lomé, les couples avec enfants à Bissau et

les ménages isolés avec des jeunes enfants et adultes en charge à Dakar

appartiennent plus couramment au Profil 2. Par ailleurs, un examen visuel montre

que cette variable semble avoir une influence significative dans toutes les

agglomérations sur ce profil de consommation.

De même que la typologie éco-démographique des ménages, la typologie selon le

lien de parenté semble avoir une influence significative dans presque toutes les

agglomérations.


de l’UEMOA 2010


Profil 4 selon le statut de contribution, le sexe et le groupe d’âges du CM

La présente section met en relation le Profil 4, le sexe du chef de ménage et son

groupe d’âges. La lecture du Tableau 16 permet d’observer cette relation.

Pour ce qui est de la variable sexe du CM, les ménages dirigés par un homme

appartiennent plus fréquemment au Profil 4 que les ménages dirigés par une femme

dans l’UEMOA et toutes ses agglomérations sauf Dakar et Lomé. En effet, à Lomé, il

contient 29,0% des ménages dirigés par une femme contre 25,3% des ménages dirigés

par un homme. Quant à Dakar, on a à peu près la même proportion des femmes et

des hommes (environ 24%). L’examen visuel montre que le sexe du CM semble avoir

une influence significative sur la probabilité d’appartenance au profil Transport à

Cotonou, à Ouagadougou, à Abidjan.

Concernant le groupe d’âges du CM, dans l’UEMOA, un regard visuel permet de

remarquer que la variable semble avoir une influence significative dans toutes les

agglomérations sauf Bamako, Dakar et Niamey.

S’agissant du statut de contribution du CM, on observe que les ménages dirigés par

un non contributeur appartiennent plus fréquemment au Profil 4 que ceux dirigés

par un contributeur dans l’UEMOA, à Bissau, Bamako, Cotonou et à Abidjan. Cette

variable semble peu varier à Niamey, Dakar et Lomé. Ainsi, le statut de contribution

du CM semble avoir une influence significative dans toutes l’UEMOA et toutes ses

agglomérations sauf Niamey, Dakar et Lomé.


de l’UEMOA 2010


Tableau 16 : Profil 4 suivant le statut du logement et le niveau d’instruction du CM.


Sexe du CM

Homme 35,8 28,9 28,5 28,3 24,2 25,6 24,1 25,3 27,6

Femme 5,7 12,0 20,0 22,0 21,0 25,0 24,2 29,0 19,9


Contributeur 27,7 28,7 26,2 26,1 23,2 25,4 24,0 26,5 26,0


Groupe d'âges du CM

15-29 ans 33,7 49,4 28,0 23,5 20,0 20,3 21,8 30,3 28,4

30-44 ans 31,2 24,3 29,3 26,1 24,2 28,1 21,2 24,4 26,1

45-59ans 23,4 15,9 22,4 27,2 25,6 23,7 26,5 29,3 24,3

60 ans et plus 12,5 17,4 20,0 30,7 22,2 24,8 24,9 18,9 21,4


Profil 4 selon le Statut matrimonial du CM

Tableau 17 : Profil 4 selon le statut matrimonial du CM



Marié(e) monogame 28,3 20,4 23,2 26,8 23,2 25,5 22,9 26,5 24,6

Marié(e) polygame 25,0 22,1 26,7 30,8 27,1 25,8 24,9 26,3 26,1

Union libre 29,6 22,0 27,7 3,8 0,0 100,0 0 27,8 26,4

Célibataire (jamais marié(e))

47,8 58,9 32,9 31,7 22,0 25,8 25,0 26,4 33,8

Divorcé(e)/ Séparé(e)

13,1 27,3 40,5 25,6 27,8 29,3 33,3 31,9 28,6

Veuf (ve) 9,9 10,1 20,0 24,6 21,7 22,1 23,1 22,4 19,2


Le Tableau 17 donne la proportion des ménages dans l’UEMOA et ses principales

agglomérations appartenant au Profil 4 suivant le statut matrimonial du CM. On

remarque que les ménages dirigés par un célibataire sont plus fréquents au Profil 4

que les autres types de ménage à Cotonou (47,8%) , à Ouagadougou (58,9%), à Bissau

(31,7%) et dans l’UEMOA (33,8%). Dans les autres agglomérations par contre, ce sont

les ménages dirigés par un divorcé (et ou séparé) qui appartiennent plus

fréquemment à ce profil sauf à Niamey. Cette dernière agglomération contient 100%

des ménages dirigés par une union libre. Par ailleurs, vu la variation entre les


de l’UEMOA 2010


proportions, il semble qu’au moins une modalité de la variable agit sign ificativement

sur ce profil dans toutes les agglomérations.

V.2.2. Modélisation économétrique du Profil 4

Comme pour le Profil 2, les agglomérations Ouagadougou et Dakar ont été enlevées

pour les mêmes motifs.

Amélioration de la qualité des estimateurs après le diagnostic

Tableau 18 : Estimateurs avant et après diagnostic du Profil 4

Cotonou Abidjan

Après Avant Différence Après Avant Différence

taille n 638 908 270 877 918 41


R2 de McFadden 0,17 0,19 0,02 0,15 0,08 -0,07

AUC 0,76 0,79 0,03 0,76 0,69 -0,07

Bissau Bamako

taille n 807 867 60 779 837 58


R2 de McFadden 0,12 0,07 -0,05 0,09 0,03 -0,06

AUC 0,72 0,67 -0,05 0,70 0,61 -0,09

Niamey Dakar

taille n 840 873 33 806 853 47


R2 de McFadden 0,05 0,02 -0,03 0,19 0,10 -0,09

AUC 0,64 0,59 -0,05 0,79 0,71 0,52

UEMOA

taille n 5678 6122 444

Log maximum de vraisemblance -2967,87 -3424,45 -456,58

R2 de McFadden 0,04 0,02 -0,01

AUC 0,62 0,59 -0,03


On constate tout comme dans le cas du Profil 4, une amélioration globale du modèle.

Il faut cependant noter que 444 individus suspects, dans l’UEMOA, ont été retirés

pour l’estimation finale du modèle. On note que Cotonou, à elle seule, représente

environ 60,0% de ces individus suspects. Le Tableau 18 affiche ces principaux

résultats.


de l’UEMOA 2010


Validation du modèle

Test du rapport de vraisemblance

On relève que le modèle est globalement significatif que ce soit au seuil de 5 % ou de

1 %. Ainsi, l’hypothèse de nullité de tous les coefficients est rejetée.

Test de Wald

Tout comme le Profil 2, on constate que certaines variables ont un impact significatif

sur la probabilité d’appartenance au Profil 4.

Courbe de ROC

L’aire sous cette courbe (AUC) dépasse 0,70 dans plusieurs agglomérations les

agglomérations pour ce modèle et sa plus petite valeur est constatée dans l’UEMOA

(0,62). Ce qui témoigne une bonne discrimination du modèle dans toutes les

agglomérations.

Test de classification du modèle

Le pourcentage d’individus bien classé par le modèle dépasse 70,0 % dans toutes les

agglomérations. Ce qui laisse entrevoir une bonne discrimination par le modèle

Analyse et interprétation des résultats de la régression logistique du profil de

consommation des riches

L’analyse du Tableau 19 montre, que les déterminants du profil de consommations

des riches varient selon les agglomérations. Contrairement au Profil 2, l’impact de la

pauvreté monétaire sur ce profil varie selon les agglomérations. En effet, les plus

pauvres ont significativement plus de chance d’appartenir à ce profil à Abidjan et à

Dakar que les plus riches. Quant à Cotonou et Bissau, le contraire y est observé.


de l’UEMOA 2010


Tableau 19 : Résultats de la régression logistique du Profil 4 : les odds ratio

Caractéristiques du CM et du ménage Cotonou Abidjan Bissau Bamako Niamey Dakar UEMOA

Sexe du CM Masculin Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Féminin - 0,24*** 0,25*** 1,94 1,41 0,52* 0,35***

Groupe d'age du CM

15-29 ans Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

30-44 ans 1,57* 1,61** 1,01 1,40 3,03*** 1,49 1,00

45-59ans 2,09** 1,06 1,13 1,26 2,46** 2,42* 0,94

60 ans et plus 0,19*** 0,81 0,91 0,74 1,77 2,14 0,69**

Niveau d'instruction du CM

Aucun Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Primaire 1,63 1,03 0,70 0,54** 0,90 1,02 1,04

Secondaire 1,24 0,48** 0,54** 1,18 0,91 0,49* 0,87

Supérieur 0,66 0,33*** 0,33** 0,44** 0,69 1,79* 0,77**

Typologie selon le lien de parenté avec le CM

Ménage unipersonnel 1,38 1,37 0,30 0,79 6,99* 4,38** 2,37***

Couple sans enfant 0,213** 0,41 0,68 2,78 2,09 10,05*** 1,30

Couple avec enfants Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Ménage monoparental nucléaire 2,11 0,24* 1,11 1,31 0,59 0,39 1,39

Ménage monoparental élargi 1,20 1,24 1,40 1,20 1,39 1,79 1,66***

Ménage de famille élargie 1,33 1,40 2,44*** 1,61* 1,24 0,99 1,19*


Marié(e) monogame 1,62 0,99 0,63 1,57 1,28 0,17*** 0,65***

Marié(e) polygame 2,89** 0,64 0,96 2,40 0,99 0,15*** 0,72**

Union libre 0,63 1,35 - - - - 0,55***

Célibataire (jamais marié(e)) Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Divorcé(e)/ Séparé(e) 0,35 4,61*** 1,98 15,57*** 0,76 1,06 1,11

Veuf (ve) 0,81 1,04 2,39 0,59 0,70 0,185*** 0,86

Typologie éco-démographique du

ménage

Couple + Enfants Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf


0,41*** 0,71 0,77 0,93 0,66 0,68 0,87

Isolé + jeunes/enf à charges 1,66 1,89 0,37* 0,11** 0,34** 1,74 0,75*

Ménages Complexes 0,80 1,75 0,63 1,07 1,31 0,28*** 0,97

Ménage sans jeune à charge 4,75** 3,01* 0,52 1,31 0,38 0,49 0,83


Non Contributeur Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Contributeur 0,062*** 0,54 1,43 0,21*** 0,79 1,14 0,67***

Quintile de la pauvreté monétaire

20% les plus pauvres(Q1) Réf Réf Réf Réf Réf Réf Réf

Q2 2,60** 0,19*** 1,64* 0,81 0,61* 0,42*** 0,92

Q3 4,45*** 0,30*** 2,55*** 0,76 0,81 0,36*** 1,02

Q4 7,19*** 0,68 4,29*** 1,39 0,83 0,12*** 1,27**

20% les plus riches(Q5) 5,52*** 0,29*** 14,27*** 1,82** 0,75 0,015*** 0,84


Note : *= significatif au seuil de 10% **=significatif au seuil de 5% ***=significatif au seuil de 1%

Réf = référence, les cases grises correspondent aux odds ratio supérieurs à 1 et significatifs.


de l’UEMOA 2010


Conclusion générale

Conclusion

Le ménage intervient dans le cadre des déterminants de toutes les problématiques

sociodémographiques, de l’étude de la scolarisation, à celle de la santé, de l’économie

familiale. La consommation est au centre de toute l’activité économique. L’objectif

principal de notre étude était de faire une analyse approfondie de la structure de

consommation des ménages des principales agglomérations de l’UEMOA. Pour

atteindre ces objectifs, nous avons fait recours à certaines méthodes statistiques et

économiques comme la statistique descriptive, l’analyse des données et les

régressions linéaire et logistique.

Les analyses mettent en évidence que la structure de consommation des ménages est

diverse et variée d’une agglomération à une autre. Cependant, la fonction de

consommation alimentations et les boissons non alcoolisées possède le plus grand

poids dans les dépenses des ménages de toutes les agglomérations de l’UEMOA. Ces

caractéristiques observées dans les pays de l’UEMOA sont typiques aux pays en voie

de développement.

L’analyse de la corrélation linéaire des profils de consommation des ménages avec la

pauvreté monétaire révèle que le Profil 2 est négativement corrélé avec la pauvreté

monétaire dans l’UEMOA et toutes ses agglomérations sauf Dakar à un seuil de 1%.

Le contraire est observé pour le profil 3. Le Profil 4 est aussi positivement corrélé à la

pauvreté monétaire à 1% à Cotonou, Ouagadougou et Abidjan. Par contre cette classe

est négativement corrélée à Dakar. Enfin le Profil 1 est positivement corrélé à la

pauvreté monétaire dans l’UEMOA et à Abidjan à un seuil de 1%. Il faut noter que

cette dernière classe est aussi positivement corrélée à la pauvreté monétaire à Bissau,

Niamey et à Dakar mais à un seuil de 10%.


de l’UEMOA 2010


Une analyse approfondie des déterminants des deux profils à savoir, le Profil 2 et le

Profil 4 a été effectuée. L’analyse du Profil 2 montre que les ménages les plus

démunis ont significativement plus de chance d’appartenir à ce profil dans l’UEMOA

et toutes ses agglomérations sauf Dakar. En effet, la chance d’appartenir Profil 2

diminue significativement dans l’UEMOA et dans toutes ses agglomérations sauf

Dakar, au fur et à mesure que l'on augmente de niveau de vie. Par ailleurs, il faut

remarquer que les déterminants du Profil 4 varient selon les agglomérations.

Contrairement au Profil 2, l’impact de la pauvreté monétaire sur ce profil varie selon

les agglomérations. En effet, les plus pauvres ont significativement plus de chance

d’appartenir à ce profil à Abidjan et à Dakar que les plus riches. Quant à Cotonou et

Bissau, le contraire y est observé.

Recommandations

Nous recommandons que les 4 profils de consommation soient pris en compte par les

pays de l’UEMOA dans les prises de décision des politiques économiques.

Étant donné que la pauvreté est plus accentuée dans les ménages appartenant au

Profil 2, nous suggérons que les Etats membres de l’UEMOA tiennent compte de ce

profil dans la mise en place des politiques de lutte contre la pauvreté. Aussi faut -il

noter que les ménages appartenant à ce profil consacrent environ 46% de leur budget

pour la fonction alimentation et les boissons non alcoolisées. Ainsi une baisse des

prix des produits alimentaires permettrait de réduire plus considérablement la

pauvreté pour les ménages de ce profil. Cela pourrait passer par la réduction des

droits et taxes à l’importation et/ou de la taxe sur la valeur ajoutée (TVA) ; sans toute

fois avoir une incidence sur l’équilibre macroéconomique.

Une analyse approfondie des deux autres profils de consommation seraient

indispensable.


de l’UEMOA 2010


Limites

Comme toute œuvre humaine n’est pas parfaite, certains résultats contradictoires

avec la théorie économique peuvent s’expliquer par le fait que :

L’EDM est une enquête limitée car elle s’inscrit dans le cadre de la rénovation de

l’indice harmonisé des prix à la consommation réalisée uniquement dans les

principales agglomérations de l’UEMOA. Alors que les autres milieux urbains et les

milieux ruraux peuvent donner plusieurs explications quant à l’analyse de la

structure de consommation des ménages. Il est évident que la structure de

consommation des ménages ruraux diffère de celles des ménages vivant dans les

milieux urbains.

Quelques pistes de recherche

Analyse approfondie des huit autres profils de consommation des

ménages.

Analyse comparée de la structure de consommation des ménages ruraux

et des ménages urbains.

Effet genre dans la structure de consommation des ménages.

Comparer les profils de consommation de l’UEMOA et ceux de la zone

CEMAC.


de l’UEMOA

2010

I Rédigé par GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

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IV GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

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de l’UEMOA 2010

V GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe


VI GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe 1 : les coefficients budgétaires



de l’UEMOA 2010

VII GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe 2 : ACP, le nuage dual sur le premier plan factoriel


Annexe 3 : ACP, le nuage direct sur le premier plan factoriel


Ces deux graphiques représentent le premier plan factoriel respectivement pour les

variables et pour les individus. Le premier graphique représente le nuage des

variables tandis que le second représente le nuage des individus.


de l’UEMOA 2010

VIII GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe 4 : Description des classes

Classe 1

Variables caractéristiques Moyenne

dans la classe Moyenne générale

Ecart-type dans la classe

Ecart-type général

Valeur-Test Probabilité

Biens et Services 2,678 0,014 4,290 3,159 41,98 0,000

habillement 4,357 0,018 6,783 5,162 41,86 0,000

Restaurant -2,235 -0,078 6,599 10,693 -10,05 0,000

alimentation -3,337 -0,050 9,959 15,195 -10,77 0,000

logement -2,333 0,058 7,219 9,423 -12,64 0,000

Classe 2






alimentation 11,869 -0,050 12,289 15,195 57,38 0,000

logement 2,757 0,058 10,568 9,423 20,95 0,000

Restaurant -3,983 -0,078 5,860 10,693 -26,72 0,000

Transport -3,502 0,024 5,902 9,164 -28,15 0,000

Communication -2,096 -0,024 3,089 5,312 -28,53 0,000

Classe 3






Enseignement 6,532 -0,006 7,951 3,743 51,14 0,000

Loisirs 4,340 0,013 6,950 3,041 41,65 0,000

Transport 2,162 0,024 8,324 9,164 6,83 0,000

Restaurant -4,038 -0,078 6,099 10,693 -10,84 0,000

alimentation -6,947 -0,050 10,266 15,195 -13,29 0,000

Classe 4






Restaurant 9,518 -0,078 14,417 10,693 47,08 0,000

Transport 6,027 0,024 12,114 9,164 34,37 0,000

Communication 2,844 -0,024 7,267 5,312 28,33 0,000

alimentation -13,022 -0,050 10,330 15,195 -44,79 0,000

Source : EDM 2008, calculs de l’auteur à partir de SPAD.


de l’UEMOA 2010

IX GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe 5: Quelques Courbe sensitivité et spécificité du Profil 2


0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsitiv

ity/S

pecific

ity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.00Probability cutoff

Sensitivity Specificity

0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsitiv

ity/S

pecific

ity



0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsitiv

ity/S

pecific

ity



0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsitiv

ity/S

pecific

ity



Cotonou Bissau

Bamako Niamey


de l’UEMOA 2010

X GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe 6: Table de prédiction : Profil 4 de Bamako


Annexe 7: Quelques courbes de ROC pour le Profil 2

0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsitiv

ity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity


Dakar


de l’UEMOA 2010

XI GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste


La courbe ROC est un outil très riche. La courbe ROC met en relation le taux de vrais

positifs TVP (la sensibilité, le rappel) et le taux de faux positifs TFP (TFP = 1 -

Spécificité) dans un graphique nuage de points. On peut lui associer un indicateur

synthétique, le critère AUC (aire sous la courbe, en anglais Area Under Curve), que

l'on interprète de la manière suivante :

0.0

00

.25

0.5

00

.75

1.0

0

Se

nsitiv

ity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity


Bissau


de l’UEMOA 2010

XII GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Annexe 8 : test de significativité du modèle et des coefficients

Le test de significativité globale du modèle (LR test):

Le test du rapport de vraisemblance consiste à comparer deux modèles : le modèle

estimé avec la constante seule et le modèle estimé avec toutes les variables

explicatives. La statistique du test est définie par ou :

l0 est la log-vraisemblance du modèle estimé avec la constante seule comme variable

explicative. Plus pressement, elle est la log-vraisemblance sous l’hypothèse

=0 (avec les paramètres du modèle).

est la log-vraisemblance du modèle estimé avec toutes les variables explicatives.

Sous l’hypothèse, , LR→χ 2 (k), k étant le nombre de variables explicatives sans la

constante. Pour un niveau de confiance donné (5% ou 10%) on compare LR à la loi du

khi deux à k degrés de liberté . On accepte , si LR<

et dans le cas

contraire on rejette l’hypothèse .

Le test de significativité d’un coefficient (test de Wald)

Le test de Wald permet de tester la significativité des coefficients pris

individuellement. Il consiste à accepter ou à rejeter l’hypothèse nulle :

La statistique du test est définie par

N(0,1) et .

Si w* désigne la valeur critique au seuil de α % d’un khi deux à 1 degré de liberté.

Alors la stratégie du test est la suivante :

Si < w* alors on accepte l’hypothèse que le coefficient n’est pas significativement

différent de zéro. En d’autres termes, la variable explicative n’est pas significative


de l’UEMOA 2010

XIII GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Dans l’explication de la variable expliquée.

Si ≥ w* on accepte à 95% que la variable explicative est significative pour le modèle

spécifié.


de l’UEMOA 2010

XIV GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

TABLES DE MATIERES

Avertissement .............................................................................................................................I

Remerciements ......................................................................................................................... II

Avant-propos ........................................................................................................................... III

Sigles et abréviations .............................................................................................................. IV

Liste des illustrations .............................................................................................................. VI

AFRISTAT en bref .................................................................................................................. IX

À propos de l’UEMOA ............................................................................................................ IX

Résumé.......................................................................................................................................X

Abstract: Consumption structure of households in major cities of the UEMOA ................ XI

Introduction ............................................................................................................................... 1

PREMIERE PARTIE : APPROCHE THEORIQUE DE L'ETUDE……………………………3

Chapitre I : Problématique et Revue de la littérature ............................................................. 4

I.1. Problématique et objet de l’étude........................................................................................... 4

I.1.1. Problématique ..................................................................................................................................................... 4

I.1.2. Contexte de l ’étude ............................................................................................................................................ 5

I.1.3. Objectifs principaux........................................................................................................................................... 6

I.2. Revue de la littérature.......................................................................................................... 7

I.2.1. Structure de famille ........................................................................................................................................... 7

I.2.2. Structure de consommation et pauvreté .................................................................................................... 8

I.2.3. Bref aperçu des déterminants de la consommation................................................................................ 8

I.3. Définition des principaux concepts ..................................................................................... 11

I.3.1. Le ménage ........................................................................................................................................................... 11

I.3.2. Les dépenses de consommation du ménage ........................................................................................... 11

I.3.3. Structure de consommation .......................................................................................................................... 12

Chapitre II : Présentation des données et Méthodologie d’analyse ..................................... 14

II.1. Présentation des données .................................................................................................. 14

II.1.1. Contexte et Justification de l’EDM 2008 .................................................................................................. 14

II.1.2. Objectifs de l’enquête .................................................................................................................................... 14

II.1.3. Le questionnaire .............................................................................................................................................. 15


de l’UEMOA 2010

XV GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

II.1.4. Le plan d’échantillonnage............................................................................................................................ 16

II.1.5. Organisation de la collecte des données ................................................................................................. 17

II.2. Méthodologie d’analyse..................................................................................................... 18

Étape 1 : Analyse descriptive.................................................................................................................................. 18

Étape 2 : Élaboration des profils de consommation des ménages.............................................................. 18

Étape 3 : Lien entre profils de consommation des ménages et la pauvreté monétaire ....................... 18

Étape 4 : Analyse des déterminants des profils de consommation............................................................ 19

DEUXIEME PARTIE : PRESENTATION DES RESULTATS….…………………………20

Chapitre III : Profils socio-économiques et démographiques des ménages ........................ 21

III.1. Caractéristiques socio-économiques et démographiques des ménages................................... 21

III.1.1. Les ménages sont dirigés, en majorité, par des hommes ................................................................. 21

III.1.2. Les chefs de ménage sont âgés de 30 à 59 ans pour la plupart ...................................................... 22

III.1.3. Contribution des CM aux dépenses du ménage ................................................................................. 22

III.1.4. Les chefs de ménage travaillent, en général, pour leur propre compte (indépendants

agricoles ou non agricoles) ...................................................................................................................................... 22

III.1.5. Plus de la moitié des chefs de ménage sont mariés monogames .................................................. 22

III.1.6. La plupart des chefs de ménage, dans l’espace UEMOA, travaillent dans l’informel........... 23

III.1.7. Les ménages de l ’UEMOA sont de tailles élevées .............................................................................. 23

III.2. Pauvreté monétaire ......................................................................................................... 23

Chapitre IV : Profils de consommation des ménages............................................................ 28

IV.1. Analyse descriptive de la structure de consommation des ménages ..................................... 28

IV.1.1. Structure de consommation dans les principales agglomérations de l’UEMOA .................... 28

IV.1.2. Structure de consommation selon les déciles du niveau de vie .................................................... 31

IV.1.3. La structure de consommation varie-t-elle selon les principales agglomérations de

l’UEMOA ?.................................................................................................................................................................... 37

IV.2. Élaboration des profils de consommation des ménages ....................................................... 39

IV.2.1. Description des variables ........................................................................................................................... 39

IV.2.2. Analyse en Composantes Principales .................................................................................................... 40

Mise en œuvre de l’ACP ........................................................................................................................................... 40


de l’UEMOA 2010

XVI GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Le nombre d’axe à retenir ........................................................................................................................................ 41

IV.2.3. Classification hiérarchique Ascendante ................................................................................................ 44

IV.2.4. Description des classes ................................................................................................................................ 47

IV.3. Profils de consommation et la pauvreté monétaire ............................................................. 48

Chapitre V : Déterminants des profils de consommation..................................................... 50

V.1. Déterminants du Profil 2 .................................................................................................. 51

V.1.1. Analyse descriptive du Profil 2.................................................................................................................. 51

V.1.2. Modélisation économétrique du Profil 2 ................................................................................................ 56

V.2. Déterminants du Profil 4 .................................................................................................. 63

V.2.1. Analyse descriptive du Profil 4.................................................................................................................. 63

V.2.2. Modélisation économétrique du Profil 4 ................................................................................................ 67

Conclusion générale ................................................................................................................ 70

Conclusion.............................................................................................................................. 70

Recommandations ................................................................................................................... 71

Limites ................................................................................................................................... 72

Quelques pistes de recherche .................................................................................................... 72

Références bibliographiques .....................................................................................................I

Structure de consommation des ménages des principales agglomérations de l’UEMOA

2010

17 Rédigé par GACKO Ibrahima, élève Ingénieur Statisticien Économiste

Documents

Structure de consommation des ménages des …...Enquête sur les Dépenses des Ménages École Nationale de la Statistique et de l’Analyse Économique IHPC Indice Harmonisé des